Probabilistische Musterklassifikatoren können nach einem Vieltisten- oder Bayesschen Ansatz verwendet werden. Formal, Das Problem der überwachten Mustererkennung kann wie folgt angegeben werden: Angesichts einer unbekannten Funktion g : X – Y , Displaystyle g: , mathcal , X, Rechtspfeil, Mathcal , (die Grundwahrheit), die Eingabeinstanzen x ∈ X-Display-Stil, “Boldsymbol” in “Mathcal” in “Mathcal” (X) auf Ausgabeetiketten y ∈ Y-Displaystyle y,-in-Mathcal-“Y” , zusammen mit den Trainingsdaten D = ( x 1 , y 1 ) , , , ( x n , y n ) , ,,,,,,,,mathbf `D` = “Boldsymbol”-Symbol “x”-{1},y_{1}), “Dots” ,(“boldsymbol” ,(“fettsymbol” “x” , “y_” und “””””””” erstellen Sie eine Funktion h : X – Y , Displaystyle h: , mathcal , ,,,,,,mathcal” ,,Mathcal” ,,,Y” zu erstellen, die so nah wie möglich die richtige Zuordnung g -Displaystyle g ” annähert. (Wenn das Problem z. B. das Filtern von Spam ist, dann ist x i `displaystyle `boldsymbol `x`_`i` eine Darstellung einer E-Mail und y `displaystyle y` entweder “Spam” oder “Nicht-Spam”). Damit dies ein klar definiertes Problem ist, müssen “ungefähre möglichst genau” definiert werden. In der Entscheidungstheorie wird dies durch die Angabe einer Verlustfunktion oder Kostenfunktion definiert, die einen bestimmten Wert dem “Verlust” zuweist, der sich aus der Erstellung einer falschen Bezeichnung ergibt. Das Ziel besteht dann darin, den erwarteten Verlust zu minimieren, wobei die Erwartung die Wahrscheinlichkeitsverteilung von X -Displaystyle , Mathcal, X, übernommen hat. In der Praxis sind weder die Verteilung von X -Displaystyle, “Mathcal” oder die Grundwahrheitsfunktion g: X, Y, “Displaystyle” g: “Mathcal” “X” , Rechtspfeil, “Mathcal” , genau bekannt, kann jedoch nur empirisch berechnet werden, indem eine große Anzahl von Beispielen von X -Displaystyle , Mathcal, X, gesammelt und mit dem richtigen Wert von Y -Displaystyle ,,Y” (ein zeitaufwändiger Prozess) von Hand beschriftet wird.
, was in der Regel der begrenzende Faktor in der Datenmenge dieser Art ist, die gesammelt werden kann). Die funktionals bestimmte Verlustfunktion hängt von der Art der vorhergesagten Bezeichnung ab. Bei der Klassifizierung reicht beispielsweise oft die einfache Null-Eins-Verlust-Funktion aus. Dies entspricht lediglich dem Zuweisen eines Verlusts von 1 zu einer falschen Beschriftung und impliziert, dass der optimale Klassifier die Fehlerrate bei unabhängigen Testdaten minimiert (d. h. das Aufzählen des Bruchteils der Instanzen, den die erlernte Funktion h : X – Y – Displaystyle h: “Mathcal” “X” “Mathcal” “Mathcal” (Y” – falsch kennzeichnen , was der Maximierung der Anzahl korrekt klassifizierter Instanzen entspricht). Das Ziel des Lernverfahrens ist es dann, die Fehlerquote (Maximieren der Korrektheit) auf einem “typischen” Testsatz zu minimieren. Das Konzept der Designmuster wurde von einigen im Bereich der Informatik kritisiert.
Oft verstehen die Menschen nur, wie bestimmte Software-Design-Techniken auf bestimmte Probleme angewendet werden. Diese Techniken sind für ein breiteres Spektrum von Problemen schwer anzuwenden. Entwurfsmuster bieten allgemeine Lösungen, die in einem Format dokumentiert sind, das keine Besonderheiten erfordert, die mit einem bestimmten Problem verknüpft sind. Der Begriff Intelligenz wurde von Psychologen und Neurowissenschaftlern auf unterschiedliche Weise definiert, aber eine allgemeine Definition, die von einer Gruppe bedeutender Gelehrter vorgeschlagen wird, ist “eine sehr allgemeine geistige Fähigkeit, die unter anderem die Fähigkeit beinhaltet, zu denken, zu planen, Probleme zu lösen, abstrakt zu denken, komplexe Ideen zu verstehen, schnell zu lernen und aus Erfahrung zu lernen.” (Gottfredson, 1997).