Jain and Kapoor [25] studied active

Jain and Kapoor [25] studied active learning for large multiclass
problems. Most of the active learning algorithms are
inherently for binary classification and do not scale up to
the large number of classes. In this paper, they introduce a
probabilistic variant of the K-Nearest Neighbor method for
classification that can be seamlessly used for active learning
in multi-class scenarios.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

และเชน Kapoor [25]
การศึกษาการเรียนรู้การใช้งานสำหรับแบบหลายขนาดใหญ่ปัญหา ส่วนใหญ่ของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้การใช้งานที่มีเนื้อแท้สำหรับการจำแนกไบนารีและไม่ได้ไต่ขึ้นไปจำนวนมากของการเรียน ในบทความนี้พวกเขาแนะนำที่แตกต่างน่าจะเป็นวิธีการเพื่อนบ้านK-ที่ใกล้ที่สุดสำหรับการจัดหมวดหมู่ที่สามารถใช้ต่อเนื่องสำหรับการเรียนรู้การใช้งานในสถานการณ์หลายระดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เชน กาปูร์ [ 25 ] ศึกษาและการเรียนรู้ปัญหาหลาย
ขนาดใหญ่ ที่สุดของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้แบบเป็นอย่างโดยเนื้อแท้ในการจำแนกไบนารีและ


ไม่เพิ่มจำนวนมากของชั้นเรียน ในกระดาษนี้จะแนะนำ
ความน่าจะเป็นตัวแปรของวิธีการเพื่อนบ้านละสำหรับ
หมวดหมู่ที่สามารถใช้งานได้อย่างลงตัวในสถานการณ์การเรียนรู้
หลายชั้น