在有噪音的情況下y
yy的輸出帶有了概率性，即y
yy服從如下分布：x∼p
(x
)x ∼p(x)
x∼p(x)
y ∼p
(y∣x
)y ∼p(y|x)
y∼p(y∣
x)p (y
∣x)=
f(x)
+noi
se
p(y|x)=f(x)+noise
p(y∣x)
=f(x
)+no
ise,x條件下
條件下條件
下y$ 出現的概率分布。
p (y
∣x
)p(y|x)
p(y∣x)
為目標分布，進而可以得到mini target function f(x
)f(x)
f(x)
。根據不同的應用，我們需要選擇不同的錯誤衡量方式。在二元分類中，根據不同的應用場景，可對false reject and false accept造成損失的代價不同，賦予不同的權重，以便在選擇近似函式時對錯誤衡量有所偏重。
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