Given that we want or have to use b

Given that we want or have to use binarization, how should we do it? This is the main objective of this paper; to show the most robust aggregation techniques within the framework of binarization, which is still an unanswered question. Therefore, we analyse empirically which is the most appropriate binarization technique and which aggregation should be used in each case.



But, should we do binarization? This is an essential question when we can overcome multi-class problems in different ways (the base classifier is able to manage multiple classes).

Previous works have been done showing the goodness of binarization techniques [30,31,42,63], although we develop a complementary study to stress their suitability with a complete statistical analysis among different learning paradigms that support multi-class data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่เราต้องการ หรือต้องใช้ binarization ควรเราอย่างไรนั้น นี่คือวัตถุประสงค์หลักของเอกสารนี้ แสดงเทคนิครวมแข็งแกร่งมากที่สุดภายในกรอบของ binarization ซึ่งยังคงเป็นคำถามที่ยังไม่ได้ตอบ ดังนั้น เราวิเคราะห์ empirically ซึ่งเป็นเทคนิคการ binarization เหมาะสมที่สุดและควรจะใช้การรวมในแต่ละกรณีแต่ เราควรทำการ binarization นี้เป็นคำถามที่สำคัญเมื่อเราสามารถเอาชนะปัญหาหลายชั้นด้วยวิธีการต่าง ๆ (classifier พื้นฐานคือสามารถจัดการหลายชั้นเรียน)งานก่อนหน้านี้ได้ทำการแสดงความกตัญญู binarization เทคนิค [30,31,42,63], แม้ว่าเราพัฒนาการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อความเหมาะสมกับการวิเคราะห์ทางสถิติสมบูรณ์ระหว่าง paradigms เรียนแตกต่างกันที่สนับสนุนข้อมูลหลายระดับความเครียด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบุว่าการที่เราต้องการหรือมีการใช้ฐานสองวิธีการที่เราควรทำหรือไม่ นี่คือวัตถุประสงค์หลักของการวิจัยนี้; เพื่อแสดงให้เห็นเทคนิคการรวมตัวที่แข็งแกร่งที่สุดในกรอบของฐานสองซึ่งยังคงเป็นคำถามที่ยังไม่ได้ตอบ ดังนั้นเราจึงวิเคราะห์สังเกตุซึ่งเป็นฐานสองเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดและรวมซึ่งควรจะใช้ในแต่ละกรณี. แต่เราควรทำฐานสอง? นี่เป็นคำถามที่สำคัญเมื่อเราสามารถเอาชนะปัญหาหลายระดับในรูปแบบที่แตกต่างกัน (ลักษณนามฐานสามารถจัดการหลายชั้นเรียน). ผลงานก่อนหน้านี้ได้รับการกระทำที่แสดงให้เห็นความดีของเทคนิคฐานสอง [การ 30,31,42,63] แม้ว่า เราพัฒนาการศึกษาประกอบกับความเครียดความเหมาะสมของพวกเขาด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติที่สมบูรณ์แบบในหมู่กระบวนทัศน์การเรียนรู้ที่แตกต่างกันที่สนับสนุนข้อมูลหลายระดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบุว่าเราต้องการหรือจำเป็นต้องใช้ภาพ แล้วเราควรจะทำยังไง ? นี้เป็นวัตถุประสงค์หลักของบทความนี้ เพื่อแสดงเทคนิคการมีประสิทธิภาพมากที่สุดภายในกรอบของภาพ ซึ่งยังคงเป็นคำถามที่ไม่มีคำตอบ . ดังนั้นเราจึงวิเคราะห์เชิงประจักษ์ซึ่งเป็นที่เหมาะสมที่สุดและรวมภาพเทคนิคที่ควรใช้ในแต่ละกรณี .



แต่เราควรจะทำภาพ ? นี้เป็นคำถามที่สำคัญเมื่อเราสามารถเอาชนะปัญหาในวิธีที่แตกต่างกันหลายชั้น ( ฐานกระบอกสามารถจัดการชั้นเรียนหลาย )

ก่อนหน้านี้ทำงานได้มาแสดงความดีของภาพเทคนิค [ 30,31,42,63 ]แม้ว่าเราจะพัฒนาศึกษา ประกอบกับความเครียดของความเหมาะสม กับการวิเคราะห์ทางสถิติของกระบวนทัศน์การเรียนรู้ที่สมบูรณ์ที่แตกต่างกันที่สนับสนุนหลายระดับข้อมูล