Naturally, SVM aim at pointed for t

Naturally, SVM aim at pointed for the hyper plane that most excellent separates the classes of data. SVMs have
confirmed the capability not only to accurately separate entities into correct classes, but also to identify instance
whose establish classification is not supported by data. Although SVM are comparatively insensitive define
distribution of training examples of each class.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ธรรมชาติ SVM มุ่งชี้สำหรับเครื่องบินไฮเปอร์ที่ดีที่สุดแยกประเภทของข้อมูล มี SVMsยืนยันความไม่ถูกต้องแบ่งเอนทิตีถูกต้องเรียน แต่ระบุอินสแตนซ์ไม่สนับสนุนการที่สร้างการจัดประเภทข้อมูล กำหนดแม้ว่า SVM จะตายด้านดีอย่างหนึ่งการกระจายของตัวอย่างการฝึกอบรมของแต่ละคลาส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ธรรมชาติ SVM มีจุดมุ่งหมายที่แหลมสำหรับเครื่องบินไฮเปอร์ที่ดีที่สุดในชั้นเรียนแยกของข้อมูล จำแนกได้รับการยืนยันความสามารถไม่เพียง แต่ที่จะต้องแยกเป็นชั้นเรียนที่ถูกต้อง แต่ยังระบุตัวอย่างเช่นมีการสร้างการจัดหมวดหมู่ไม่สนับสนุนข้อมูล แม้ว่า SVM มีความรู้สึกเปรียบเทียบกำหนดกระจายตัวอย่างการฝึกอบรมของแต่ละระดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ธรรมชาติ , SVM มุ่งชี้ให้ไฮเปอร์ เครื่องบินที่ยอดเยี่ยมที่สุดแยกประเภทของข้อมูล
ยืนยันแบบมีความสามารถไม่เพียง แต่จะต้องแยกจากกัน ในชั้นเรียนที่ถูกต้อง แต่ยังระบุอินสแตนซ์
ซึ่งสร้างหมวดหมู่ไม่รองรับข้อมูล แม้ว่า SVM จะเปรียบเทียบความรู้สึกกำหนด
กระจายการฝึกอบรมตัวอย่างของแต่ละคลาส