1. Generate samples from two multivariate normal densities 𝒩(, ), i = 1, 2, and calculate the Bayes' optimal discriminant for the four cases in table 5.1.Table 5.1 Reducing variance through simplifying assumptionsAssumption Covariance matrix No. of parametersShared, Hyperspheric Si = S = s^2I 1Shared, Axis-aligned Si = S, with sij = 0 dShared, Hyperellipsoidal Si = S d(d 1)/2Different, Hyperellipsoidal Si K · (d(d 1)/2)2. For a two-class problem, for the four cases of Gaussian densities in
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