Oración 1: los algoritmos que siguen esta aproximación asumen que el costo Li j de clasificar erróneamente una muestra de la clase i en la clase j es diferente para cada clase
Oración 2: su objetivo es encontrar una función de proyección f ∗ que minimice el costo total de los errores de clasificación de acuerdo con la Ecuación (2-7), pero considerando diferentes costos en los errores de clasificación de cada clase (Thai-Nghe et al
Conector: por lo tanto,
Relación: reasoning
Género: books