Аннотация:В работе рассматривается гипотеза компактности, играющая важную роль в теории машинного обучения. В самой общей формулировке для задач обучения распознаванию образов гипотеза компактности заключается в предположении, что объекты, отнесенные природой к одному и тому же классу, имеют, как правило, бóльшее сходство между собой, чем объекты разных классов. Способ измерения сходства либо несходства объектов должен выработать наблюдатель. Будет показано, что именно гипотеза компактности, определяемая в терминах некоторой метрики, лежит в основе чрезвычайно популярного метода машинного обучения, получившего в мировой литературе название кернельного метода, являющегося развитием известного метода потенциальных функций.