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点集合の凸包は、それらを含む最小の凸集合です。
可行領域をより正確に推定するために、研究者たちは各データクラスタの凸包を計算した。
証明では、彼女はその点を三角形の頂点の、係数がすべて非負で合計が1になる線形結合として表した。
そのアルゴリズムは、実行可能領域の形状を推定するために、サンプル点の凸結合を計算します。
多くの機械学習アルゴリズムは、実行可能領域が複数の凸集合で構成されていると仮定している。
博物館の展示には初期の望遠鏡で使われていた古い凸レンズが並んでいました。
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