確率論的差別はパターン認識のための適切な識別器を構築するための一般的な方法です。それは通常いくつかの擬似ランダム プロセスによって生成される、非常に弱いコンポーネントの任意の数字を組み合わせることに基づいており、この方法で生産された非常に複雑で正確な分類能力を保持する、彼らの弱い成分の作品の特徴的な複雑さが増加するにつれて、新しいデータを一般化するプロパティ。これらのユーティリティは、このアルゴリズムの実装を提供します。
