zależności na &lt;gap&gt; jest stały, można zależność na ryzyko średnie sprowadzić do postaci&lt;gap&gt;. Wobec tego reguła rozpoznawania Bayesa &lt;gap&gt; przyjmie następującą postać: &lt;gap&gt;.<br>Obok algorytmu Bayesa powstało wiele jego modyfikacji, które jednak zawsze prowadzą do tej samej procedury decyzyjnej. Przy stosowaniu parametrycznych algorytmów rozpoznawania istotny jest fakt, że wszystkie reguły dalekie będą od optymalnych, jeśli prawdopodobieństwa a priori będą się znacznie różnić od przyjętych lub estymowanych.<br><br>&lt;tit&gt;6.3. NIEPARAMETRYCZNE ALGORYTMY ROZPOZNAWANIA&lt;/&gt;<br>&lt;tit&gt;6.3.1. Wprowadzenie&lt;/&gt;<br><br>Bezpośrednio z algorytmu Bayesa wyprowadzamy reguły decyzyjne heurystycznych algorytmów rozpoznawania. Napiszmy regułę Bayesa w postaci rozwiniętej, tzn. podstawiając wyrażenia na ryzyka średnie <br>&lt;gap&gt;<br>Wyrażenia po obydwu stronach nierówności (6.6