Математические методы распознавания образов - тест 2

Предположение о существовании вероятностной меры на пространстве образов, которая либо известна, либо может быть оценена, лежит в основе

В чем состоит основная цель байесовского подхода?

Вероятность, которая задает распределение индекса класса после эксперимента, носит название?

Объект следует относить к тому классу, для которого апостериорная вероятность

Правило классификации по максимуму апостериорной вероятности называется

Какое правило принято называть байесовским?

Формула Байеса позволяет вычислить апостериорные вероятности событий через

Какие из перечисленных ниже элементов используются для формулы Байеса?

Пусть считается, что данных для определения вероятности принадлежности объекта каждому из классов достаточно. Тогда такие вероятности носят название

Если априорные вероятности и функции правдоподобия неизвестны, то их можно оценить

Байесовский классификатор по отношению к минимизации вероятности ошибки классификации является

В том случае, когда цена ошибок различного типа существенно различается, принято использовать

Возможно ли существование классификатора, минимизирующего общий средний риск?

Как можно классифицировать ситуацию радиолокационной разведки?

Возможно ли вычисление порога для минимальной вероятности ошибки?

Возможно ли вычисление порога для проверки отношения правдоподобия?

Возможно ли присутствие матрицы потерь в двухклассовой задаче?

Существует ли возможность нахождения среднего риска в двухклассовой задаче при наличии матрицы потерь?

В задаче классификации по M классам, вероятность ошибки классификации

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

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

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

Почему распределение Гаусса широко используется?

Для определения многомерной плотности нормального распределения используют

Если логарифмическая дискриминантная функция представляет собой квадратичную форму, то ее разделяющая поверхность являетсяа

Если разделяющая поверхность является гиперповерхностью второго порядка, то байесовский классификатор является

Может ли коническое сечение являться разделяющей поверхностью?

Может ли матрица ковариации быть диагональной?

Из перечисленных ниже записей выделите линейные поверхности решения:

Применима ли евклидова норма для линейной поверхности решения с диагональной матрицей ковариации?

Существуют ли равновероятные классы с одинаковой матрицей ковариации?

Равновероятные классы с одинаковой матрицей ковариации

Верно ли то, что существование равновероятных классов с одинаковой матрицей ковариации исключено?

Выделите из предложенных ниже записей классификаторы по минимуму расстояния:

Существует ли классификатор по минимуму расстояния с диагональной матрицей ковариации?

Существует ли классификатор по минимуму расстояния с недиагональной матрицей ковариации?