tam5917 https://blog.hatena.ne.jp/tam5917/ 備忘録 https://tam5917.hatenablog.com/ 統計的学習理論 p.9 の定義 1.1 を引用する。 損失関数 を定めたとき、任意の可測関数 のもとでの予測損失の下限 を、損失関数 のもとでのベイズ誤差（Bayes error）という。下限を達成する仮説が存在するとき、その仮説をベイズ規則（Bayes rule）という。 学習の目標は、学習データからベイズ規則を達成する仮説 を求める（推定する）ことである。 2値判別問題におけるベイズ規則は p.10 に記述が見つかる。すなわち、「入力 が与えられたとき、最も出現する確率が大きなラベルを予測ラベルとする仮説が最適」である。そこに書かれている内容で実質的な証明になっているが、もう少し整理しておきたい。 データ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftam5917.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F06%2F13%2F141408" title="『統計的学習理論』の第1章のメモ：2値判別問題におけるベイズ規則とベイズ誤差について - 備忘録" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-06-13 14:14:08 rich https://tam5917.hatenablog.com/entry/2026/06/13/141408 1.0 100%