朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类。
经验风险最小化.监督式学习的目标是在给定一个 ("x", "g"（"x"）)的集合下，去找一个函数"g"。假设符合"g"行为的样本集合是从某个更大甚至是无限的母体中，根据某种未知的概率分布"p"，以独立同分布随机变量方式来取样。则可以假设存在某个跟任务相关的损失函数 "L"其中，"Y"是"g"的陪域，且"L"会对应到非负实数（"L"可能有其它限制）。如果预测出来"g"的值是"z"，但实际值是"y"，而"L"("z", "y")这个量