안녕하세요.

1. Chapter 1 'Optimal Classification and Bsayes Risk'를 보면 그림 오른쪽에 Bayes Risk라는게 있는데요., 이게 무엇이며 본 그림에서 어떤 것을 의미하나요?

2. page4에서 'How many parameters are needed'에서 parameter가 무엇을 의미하나요? prior p(Y=y)에는 parameter가 k-1개, likelihood p(X=x|Y=y)를 위해서는 (2^d-1)k만큼 파라미터가 필요하다고 하는데요, 여기서 파라미터가 무엇이고, 왜 이렇게나 필요한지 이해를 못 하겠습니다.

3. 'Problem of Naive Bayes Classifier'에서, 나이브 베이즈의 단점으로 가정이 너무 단순한 것을 꼽았는데요. 슬라이드를 봤을 때, '나이브 베이즈는 feature가 서로 조건부 독립임을 가정하는데, 실제로는 서로 correlated되어 있다. 이는 multi-colinearity 떄문이다'로 읽히는데, 제가 올바르게 이해한 것인지, 이러한 맥락이 맞다면 multi-collinearity와 correlated의 관계가 어떻기 때문에 이렇게 되는지 잘 모르겠습니다.

감사합니다.