アンサンブル・ラーニング
ベイズ最適分類器は、常に次の式の最適解を返す。
y = a r g m a x c j ∈ C ∑ h i ∈ H P ( c j | h i ) P ( T | h i ) P ( h i ) {\displaystyle y=\mathrm {argmax} _{c_{j}\in C}\sum _{h_{i}\in H}{P(c_{j}|h_{i})P(T|h_{i})P(h_{i})}}
他のアンサンブルが平均してこの方法を上回ることはできないことを示すことができる。しかし、残念ながら、この方法は、 a r g m a x {\displaystyle argmax} 仮説空間内のすべての仮説について反復処理を行い、ほとんどの場合、この空間が大きすぎるため、実際には使用できない。