Если разделяющая поверхность является гиперповерхностью второго порядка, то байесовский классификатор является
Вероятности ошибки по отношению к разделению пространства признаков на M областей являются
Каким отношением ограничена вероятность ошибки классификации задаче классификации по M классам?
В задаче классификации по M классам, вероятность ошибки классификации
Правило классификации по максимуму апостериорной вероятности называется
Возможно ли вычисление порога для минимальной вероятности ошибки?
Байесовский подход исходит
Нелинейный классификатор может быть построен
Пусть считается, что данных для определения вероятности принадлежности объекта каждому из классов достаточно. Тогда такие вероятности носят название
Отправной точкой контекстно-зависимой классификации является
