Изменения

=== Сокращение размерности пространства решений ===

Рассмотрим простой частный случай: пусть имеется выборка точек на отрезке длины $l$, для которых требуется найти пороговый классификатор. Это означает, что заранее известна линейная раздедимость выборки - то есть существует точка $t$, такая что точки $x < t$ принадлежат одному классу, а $x > t$ {{---}} другому. Наивным решением было бы разбиение отрезка на $k$ равных подотрезков, чтобы отправить оракулу по одной точке из каждого подотрезка и получить верный ответ с точностью $\dfrac{l}{k}$. Гораздо лучшим решением является бинарный поиск, который на каждой итерации сокращает пространство возможных решений вдвое, и необходимая точность $d$ достигается за $\log{\dfrac{l}{d}}$ запросов.