Предложен один из возможных подходов к решению некоторых статистических задач обучения распознаванию образов при неполных наблюдениях, учитывающий особенности построения алгоритмов обучения и оптимизации построения разделяющей гиперплоскости, а также оценку качества полученного результата.
