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そのため、ハミング距離を使用して生体認証特性から個人を認証しようとしている16のトライアルがあります。しきい値は3.5に設定されています。私のデータは以下であり、トライアル1のみが真陽性です。 Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12 0.37 13 0.66 14 0.39 15 0.44 16 0.39 私の混乱のポイントは、このデータからROC曲線（FPR対TPR OR FAR対FRR）を作成する方法が本当にわからないということです。どちらでもかまいませんが、どうやって計算するのか混乱しています。任意の助けいただければ幸いです。

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2つのクラスとw 2が既知のパラメーター（それらの平均として、と、はそれらの共分散）を持つ正規分布を持っている場合、それらのベイズ分類器の誤差を理論的にどのように計算できますか？w1w1w_1w2w2w_2M 2 Σ 1 Σ 2M1M1M_1M2M2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 また、変数がN次元空間にあるとします。 注：この質問のコピーはhttps://math.stackexchange.com/q/11891/4051からも入手できますが、未回答です。これらの質問のいずれかが回答されると、他の質問は削除されます。

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