In Gaussian discrimination, it is c

In Gaussian discrimination, it is crucial to define handled
data in terms of two samples: a learning sample L and a
prediction sample P, resulting respectively from the following
subpopulations: Ω and Ω∗. In our case these two subpopulations
are different.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการเลือกปฏิบัติ Gaussian เป็นสิ่งสำคัญเพื่อกำหนดจัดการข้อมูลในตัวอย่างที่ 2: ตัวอย่างการเรียนรู้ L และทำนายตัวอย่าง P กระตามลำดับต่อไปนี้subpopulations: Ω และΩ∗ ในกรณีเหล่านี้ subpopulations สองแตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการเลือกปฏิบัติเสียนก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะกำหนดจัดการข้อมูลในแง่ของทั้งสองตัวอย่าง: ตัวอย่างการเรียนรู้ L และตัวอย่างการทำนายP ผลตามลำดับจากการติดตามประชากร: ΩΩและ * ในกรณีของเราทั้งสองประชากรที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในลักษณะเลือกปฏิบัติ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะกำหนดจัดการ
ข้อมูลในแง่ของการเรียนรู้ตัวอย่างสองตัวอย่าง : l และตัวอย่าง P
ทำนายผลตามลำดับจาก
สองต่อไปนี้ : ΩΩ∗และ . ในกรณีของเราสองคนสอง
จะแตกต่างกัน