Strojno učenje in statistika

1.) Uredi naslednje klasifikatorje: odločitveno drevo, naivni Bayes, večnivojski perceptron, K-najbližjih sosedov po uspešnosti reševanja naslednjih binarih klasifikacijskih problemov (razreda 0 in 1) na 20 atributih (A1 … A20), ki so binarni z vrednostmi 0 in 1. Pri tem predpostavi, da je na voljo 5000 učnih primerov .

a)   C =  A3  
b)   C =  (A7<0.4) AND (A6>0.1)
c)   P(C=1) = P(A1=1)
d)   C = (round(random) + A1)  > P(A3> 2.0)
e)   C = (A1 + A2 +A3 + A7 ) mod 2

Pri tem P(X) predstavlja verjetnost, da je X resničen.

Zanima me če tle potrebno kaj računati ali se kar metodo ostrega očesa pravilno reši nalogo? In seveda kako?
Hvala za pomoč