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Unter Verwendung eines Bayes-Ansatzes zur Analyse des Lernens der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Eigenschaftsvektoren wird gezeigt, dass ein Berechnungsschema für die Schätz-Likelihood für die allgemeine Gauß-Verteilung (quadratische adaptive Entscheidungsoberfläche) optimal ist. Einige Ergebnisse, die die Anzahl der Lernstichproben mit Fehlklassifikationsfehlern vom Typ I in Beziehung setzen, sind enthalten.
Daniel G. Keehn (Fri,) untersuchte diese Frage.