Przycinanie drzew decyzyjnych stosuje się w celu:

Przyjęcie metryki L1 (metryki Manhattan) sprawia, że okręgi przyjmują kształt:

Algorytmy genetyczne (ewolucyjne) służa generalnie do realizacji zadań:

Rolą pojedynczego neuronu w warstwie perceptronu użytego do klasyfikacji jest:

Technika k-krotnej walidacji krzyżowej służy do:

Problem klasyfikacyjny polega na:

Klasyczny (perceptronowy) model neuronu posiada dwa wejścia o wagach w1=1, w2=2, na które podano odpowiednio sygnały x1=−1, x2=+1. Funkcja aktywacji jest funkcją liniową postaci y=2x. Sygnał wyjściowy neuronu wynosi:

Oryginalna zmienna x przyjmuje trzy wartości: -2, 1, 4. Po przeprowadzeniu normalizacji tej zmiennej wg metody min-max do przedziału [0, 1], oryginalnej wartości 1 odpowiada znormalizowana wartość: