我們假定學習器考慮的是定義在實例空間X上的有限的假設(shè)空間H，任務(wù)是學習某個目標概念c:X→{0,1}。如通常那樣，假定給予學習器某訓練樣例序列〈〈x₁，d₁，〉…〈x_m，d_m〉〉，其中x_i為X中的某實例，d_i為x_i的目標函數(shù)值（即d_i=c(x_i)）。為簡化討論，假定實例序列〈x₁…x_m〉是固定不變的，因此訓練數(shù)據(jù)D可被簡單地寫作目標函數(shù)值序列：D=〈d₁…d_m〉。

基于貝葉斯理論我們可以設(shè)計一個簡單的算法輸出最大后驗假設(shè)

Brute-ForceMAP學習算法

1．對于H中每個假設(shè)h，計算后驗概率：

總結(jié)

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