此筆記源於台灣大學林軒田老師《機器學習基石》《機器學習技法》
答案是不會。
當訊號中加入了noise，其實對我們之前學過的內容不產生任何本質上的影響。
現在noise對資料產生了什麼影響？之前，f(x)是確定的。現在f(x)不確定了。因為noise的存在會影響f(x)的值。此時y更像是服從某一概率分布。但是抽樣的一瞬間，y是確定的值。我們要估計的就是抽樣這一瞬間，整體中的x和y。
如上，根本不影響我們的理論分析。
根據之前我們的學習，我們知道，learning algorithm a的乙個重要的原則是：使得ein很小（即選擇的g在inside d上犯的錯誤很小）。
g在d上犯得錯誤記作err。
同時我們知道，錯誤的評估函式也是a的重要組成部分，記作err』。
理論上來說：err』=err.
但是在實際中很難實現，我們甚至無法準確地描述err是什麼樣子的。又或者err非常不利於計算。
通常情況下，我們使用不同於err的err』作為a的key part。
上面這個流程圖是乙個機器學習的基本流程：其中我們使用err』進行學習，使用真正的err進行評估。
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