Какой получится алгоритм, если определить как наибольшее число, при котором ровно ближайших соседей объекта получают нулевые веса: .
Если в корректирующей операции функция принимает только два значения , то множество всех , для которых , называется:
Если известны и , и , а для всех , , то минимум среднего риска достигается при:
Какой получится алгоритм, если ввести функцию ядра невозрастающую на и положив в формуле ?
Если выполнены условия: 1) выборка простая, получена из плотности распределения ; 2) ядро непрерывно, его квадрат ограничен: ; 3) последовательность такова, что и , тогда:
Есть гипотеза, где классы имеют -мерные гауссовские плотности: , где - , то ковариационной матрицей класса будет:
Есть гипотеза, где классы имеют -мерные гауссовские плотности: , где - , то вектором матожидания класса будет:
Как называется вектор условных вероятностей , если данный ресурс соответствует теме ?
Как называется величина объекта относительно алгоритма классификации ?