Вероятности ошибки по отношению к разделению пространства признаков на M областей являются

Минимизация риска по отношению к разделению пространства признаков на M областей является

Байесовский классификатор по отношению к минимизации вероятности ошибки классификации является

Верно ли то, что если выпуклая оболочка объединения множеств X₁ и -X₂ не содержит начала координат, то множества X₁ и X₂ являются разделимыми?

Выпуклая оболочка объединения множеств X₁ и -X₂ не содержит начала координат. Тогда множества X₁ и X₂ являются

Точки x₁, x₂,…,x_m пространства R^l называются точками общего положения, если

Существует множество X. Множество -X по отношению к данному множеству является

Выпуклая оболочка объединения множеств X₁ и -X₂ содержит начало координат. Тогда множества X₁ и X₂

Каким отношением ограничена вероятность ошибки классификации задаче классификации по M классам?

В задаче классификации по M классам, вероятность ошибки классификации

Пусть f(x,a) - класс дискриминантных функций, где aªA - параметр. Верно ли то, что число степеней свободы при выборе конкретной функции в классе определяется размерностью A?