Пусть ошибка классификатора, построенного по методу k-ближайших соседей, на тестовой выборке много больше ошибки на обучающей выборке. Какое из следующих действий разумно предпринять для исправления ситуации:

Метод k-ближайших соседей применяется для решения задач:

Пусть рассматривается метод детектирования объектов на изображении, основанный на извлечении признаков. В качестве признакового описания используется HoG (гистограмма ориентированных градиентов), в качестве классификатора – машина опорных векторов (обученный при фиксированной размерности пространства признаков). Известно, что на изображении имеются объекты разного масштаба. Какой из нижеперечисленных подходов возможно применить в данном случае:

Если точки из обучающей выборки, принадлежащие разным классам, линейно неразделимы, то:

Пусть задано бинарное изображениеКакое изображение получится в результате применения дилатации?

Пусть задано бинарное изображение:Какое изображение получится в результате вычисления эрозии?

Пусть задано бинарное изображениеКакое изображение получится в результате применения эрозии?

Пусть задано бинарное изображение:Какое изображение получится в результате вычисления дилатации?

Пусть задано бинарное изображение:Какое изображение получится в результате вычисления морфологического градиента?

Пусть задано бинарное изображение:Какое изображение получится в результате применения операции размыкания?

Пусть задано бинарное изображение:Какое изображение получится в результате применения операции размыкания?