本书为《Pattern Classification》(Second Edition)的配套资料，提供全面且详细的习题解答，适用于深入学习模式识别与统计分类理论的学生和研究人员。
由于ROC曲线的对称性属性，点 (Phit, Pfalse) 和点 (1 − Phit, 1 − Pfalse) 将通过对应于某个固定 d 的同一条曲线。对于情况 B，(0.1, 0.3) 同样是 ROC 曲线上的一点，并且该点与 (0.9, 0.7) 相连。结合图2.20中的信息，我们可以将这个点与情况 A 中的 (0.8, 0.3) 进行比较，从而得出情况 A 的判别力 d 更高。
两种不同的阈值并没有提供额外的信息，并且只通过一个观察结果就能传达同样的信息。正如在(a)部分中解释的那样，这种结果无法让我们确定 da。
可以看出，在某些 n 下，如果 s 较小，则比率也较小；而当 s 较大时，比率则较大。这表明随着 n 的增加，若前 n 次测试中 x 不太可能是 1（即 s 小），那么在第 (n + 1) 次测试中它也不太可能为 1，并且因此 s 继续保持较小的值；相反地，如果在前 n 次测试中有较多的 1 而较少的 0（即较大的 s 值），则在第 (n + 1) 次测试中 x 很可能是 1，从而使得 s 的值仍然较大。
5星
