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变量

输入变量x 输出或目标变量t

硬预测与软预测

硬预测定义为对于每一个输入值x，指定一个唯一的预测值t̂(x)。这一预测方法直接将每个输入映射到一个具体的输出值，属于点预测方式。 软预测则定义为对所有可能的输出值t，给出一个综合评分q(t|x)，表示在给定输入x的情况下，输出t的综合得分或信心水平。

损失函数

在评估硬预测器的性能时，常用二元交叉熵损失函数或均方误差作为评价标准。通过最小化这些损失函数，我们可以优化预测模型的参数，提升预测精度。

群体函数

群体函数是指联合概率密度函数，与损失函数的和无关，而是表示数据的普遍分布状态。通过分析群体函数，能够更好地理解数据的整体特性，从而指导模型的设计和优化。

从章节4

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