G 및 F 는 여 하한 의 함수 들 의 공간 일 수 있 지만 , 많 은 학습 알고리즘 들 은 확률 적 모델 들 일 수 있 으며 , 이 경우 g 가 조건부 확률 모델 의 형태 g ( x ) = P ( y | x ) 를 취하 거나 , f 가 동시 확률 모델 의 형태 f ( x , y ) = P ( x , y ) 를 취한다 . 예 를 들 어 , 나이브 베이즈 ( naive Bayes ) 및 선형 판별 분석 이 동시 확률 모델 들 인 반면 , 로지스틱 회귀 가 조건부 확률 모델 이 다 .