Algorithm 6 ran with equally weight

Algorithm 6 ran with equally weighted 2500 positive and 2500 negative examples. Figure
(a) shows that the empirical risk and its upper bound, interpreted as the exponential loss (see
Appendix A), decrease steadily over iterations. This implies that false positive and false negative
rates must also decrease, as observed in (b)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึม 6 วิ่งเท่า ๆ กันน้ำหนัก 2500 2500 และค่าบวกค่าลบตัวอย่าง รูป(ก) แสดงผลความเสี่ยงและขอบเขตบนของ แปลความหมายเป็นการสูญเสียเนน (ดูภาคผนวก A), การลดลงอย่างต่อเนื่องผ่านซ้ำ หมายความว่าลบบวก และเท็จเท็จราคาต้องยังลด เป็นใน (b)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึม 6 วิ่งถ่วงน้ำหนักเท่า ๆ กัน 2500 ในเชิงบวกและเชิงลบ 2,500 ตัวอย่าง รูป
(ก) แสดงให้เห็นว่ามีความเสี่ยงเชิงประจักษ์และผูกพันของตนบนตีความว่าเป็นความสูญเสียที่ชี้แจง
(ดูภาคผนวกA) ลดลงอย่างต่อเนื่องกว่าซ้ำ นี่ก็หมายความว่าในเชิงบวกและเชิงลบเท็จเท็จอัตราลดลงนอกจากนี้ยังต้องเป็นที่สังเกตใน (ข)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธี 6 วิ่งกันหนัก 2500 2500 บวกและลบตัวอย่าง . รูป
( A ) พบว่า ความเสี่ยงเชิงประจักษ์และขอบเขตบน ตีความเป็นการสูญเสียแทน ( ดู
ภาคผนวก ) ลดลงอย่างต่อเนื่องผ่านการทำซ้ำ . นี้แสดงให้เห็นว่าอัตราบวกเท็จลบ
เท็จก็ลดลงจนสังเกตใน ( B )