C: decision directed acyclic graph

C: decision directed acyclic graph (DDAG) method
In DDAG method, classes are the same except one at decision
nodes of each level, namely, there are many overlapping pattern
classes at the level nodes except leaf nodes. Therefore, more support
vectors are needed to separate two subgroups, which badly
affects the training and testing speed. In this way, N×(N−1)/2
child classifiers of SVM should be obtained, without nonseparable
region. In addition, different choices of root node will give birth to
different result for a decided class, which leads to uncertain classification
result.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

C:ตัดสินใจนำวิธี acyclic graph (DDAG)ใน DDAG วิธี เรียนจะเหมือนกันยกเว้นหนึ่งที่ตัดสินใจโหนดของแต่ละระดับ คือ มีหลายรูปแบบซ้อนทับชั้นเรียนที่โหนระดับยกเว้นใบโหน ดังนั้น สนับสนุนของเพิ่มเติมจำเป็นต้องแยกกลุ่มย่อยสอง เวกเตอร์ที่ไม่ดีมีผลต่อการฝึกอบรม และทดสอบความเร็ว วิธีนี้ N × (N−1) / 2คำนามภาษาเด็กของ SVM ควรจะได้รับ โดย nonseparableภูมิภาค นอกจากนี้ ตัวเลือกต่าง ๆ ของโหนดรากจะให้เกิดผลแตกต่างกันสำหรับชั้นตัดสินใจ ซึ่งนำไปสู่ความไม่แน่นอนการจัดประเภทผลการค้นหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

C: การตัดสินใจกำกับวัฏจักรกราฟ (DDAG) วิธีการ
ในวิธี DDAG เรียนจะเหมือนกันยกเว้นหนึ่งที่ตัดสินใจ
โหนดของแต่ละระดับคือมีหลายรูปแบบที่ทับซ้อนกัน
ในชั้นเรียนที่โหนดระดับยกเว้นโหนดใบ ดังนั้นการสนับสนุนเพิ่มเติม
เวกเตอร์ที่มีความจำเป็นที่จะแยกสองกลุ่มย่อยที่ไม่ดี
ส่งผลกระทบต่อการฝึกอบรมและการทดสอบความเร็ว ด้วยวิธีนี้ N ร (N-1) / 2
เด็กลักษณนามของ SVM ควรจะได้รับโดยไม่ต้อง nonseparable
ภูมิภาค นอกจากนี้ยังมีทางเลือกที่แตกต่างกันของโหนดรากจะให้เกิด
ผลที่แตกต่างกันสำหรับการเรียนการตัดสินใจซึ่งนำไปสู่การจัดหมวดหมู่ความไม่แน่นอน
ผล