where is the weight assigned to the

where is the weight assigned to the binary expanded feature for
the class of the training case In other words, is the sum of all the
value weights minus the value weights for the training and test case
if their values dier. This method, which we call expanded feature CDW (EFCDW)
has ner locality than the standard CDW since it varies with individual
feature values. It should perform best on tasks in which some but not all values
of a feature are important, and where the importance of each value varies from
class to class.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งน้ำหนักจะกำหนดฐานขยายลักษณะการทำงานสำหรับระดับของการฝึกอบรมในคำอื่น ๆ เป็นผลรวมของทั้งหมดน้ำหนักค่าลบค่าน้ำหนักในการฝึกอบรมและทดสอบกรณีถ้าของดีค่าเอ้อ วิธีการนี้ ซึ่งเราเรียกลักษณะขยาย CDW (EFCDW)มีเนอร์ท้องถิ่นกว่า CDW มาตรฐานเนื่องจากมันแตกต่างกันไปแต่ละบุคคลค่าคุณลักษณะ มันควรทำส่วนงานใดค่าบางอย่าง แต่ไม่ทั้งหมดของคุณลักษณะสำคัญ และความสำคัญของแต่ละค่าแตกต่างกันไปซึ่งจากระดับชั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่มีน้ำหนักที่กำหนดให้คุณลักษณะการขยายตัวไบนารีสำหรับชั้นเรียนของกรณีการฝึกอบรมในคำอื่น ๆ ที่เป็นผลรวมของทั้งหมดที่น้ำหนักค่าลบน้ำหนักค่าสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบกรณีถ้าค่าของพวกเขาdi เอ้อ? วิธีการนี้ซึ่งเราเรียกขยายคุณลักษณะ CDW (EFCDW) มีท้องที่เนอร์กว่ามาตรฐาน CDW เพราะมันแตกต่างกันกับบุคคลค่าคุณลักษณะ มันควรจะทำงานได้ดีที่สุดในงานซึ่งในบางส่วน แต่ไม่ทั้งหมดค่าของคุณลักษณะที่มีความสำคัญและสถานที่ที่สำคัญของแต่ละค่าแตกต่างจากชั้นเรียนในชั้นเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แล้วน้ำหนักให้กับไบนารีขยายคุณลักษณะ
ชั้นของการฝึกอบรมในคำอื่น ๆคือ ผลรวมของค่าน้ำหนักลบค่า

น้ำหนักการฝึกอบรม และกรณีทดสอบถ้าค่า DI  ER วิธีนี้ ซึ่งเราเรียกว่าขยายคุณลักษณะ CDW ( efcdw )
มี  เนอร์ท้องถิ่นกว่า CDW มาตรฐาน เนื่องจากมันแตกต่างกันกับแต่ละบุคคล
คุณลักษณะค่ามันควรจะแสดงดีที่สุดในงาน ซึ่งในบางส่วน แต่ไม่ทั้งหมดของค่า
คุณลักษณะที่สำคัญและที่สำคัญของแต่ละค่าจะแตกต่างกันจาก

ชั้นไปเรียน