This variant is a straightforwardco

This variant is a straightforward
combination of GM-CDW and EF-CDW. The instances are transformed to the
expanded-features format, the standard CDW algorithm is applied, and the
expanded-feature weights on the classes are averaged to get global weights for
each expanded feature. This variant exhibits test case locality but not class locality.
It should do especially well on tasks where only certain feature values are
relevant, but the relevant values do not vary from class to class

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปรนี้มีความตรงไปตรงมาชุด CDW กรัมและ EF CDW มีเปลี่ยนอินสแตนซ์นี้การจัดรูปแบบขยายลักษณะการทำงาน มี ใช้อัลกอริทึม CDW มาตรฐาน และน้ำหนักขยายลักษณะการทำงานในคลามี averaged รับน้ำหนักสากลสำหรับขยายคุณลักษณะแต่ละอย่าง ตัวแปรนี้จัดแสดงท้องถิ่นกรณีทดสอบแต่ไม่ระดับท้องถิ่นควรทำอย่างไรดีโดยเฉพาะงานที่มีค่าลักษณะเฉพาะบางอย่างเกี่ยวข้อง แต่ค่าเกี่ยวข้องแตกต่างกันจากระดับชั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรนี้เป็นตรงไปตรงมารวมกันของ GM-CDW และ EF-CDW
กรณีที่มีการเปลี่ยนเป็นรูปแบบการขยายคุณสมบัติมาตรฐานขั้นตอนวิธี CDW ถูกนำไปใช้และน้ำหนักการขยายตัวที่มีคุณลักษณะในชั้นเรียนที่มีค่าเฉลี่ยในการรับน้ำหนักของโลกสำหรับแต่ละคุณลักษณะขยาย นี้การจัดแสดงนิทรรศการที่แตกต่างท้องที่กรณีทดสอบ แต่ไม่ท้องที่ระดับ. มันควรจะทำอย่างไรโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานเดียวที่มีเพียงค่าคุณลักษณะบางอย่างที่เกี่ยวข้อง แต่ค่าที่เกี่ยวข้องไม่ได้แตกต่างจากการเรียนในชั้นเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรนี้คือการรวมกันของและตรงไปตรงมา
gm-cdw ef-cdw . กรณีจะเปลี่ยนไป
ขยายรูปแบบคุณลักษณะขั้นตอนวิธี CDW มาตรฐานมาใช้ และมีน้ำหนักใน
ขยายชั้นเรียนโดยเฉลี่ยที่จะได้รับน้ำหนักรวม
แต่ละขยายคุณลักษณะ นี้จัดแสดงกรณีทดสอบตัวแปรท้องถิ่น แต่ไม่ใช่ระดับท้องถิ่น
มันควรจะทำงานได้ดีโดยเฉพาะในงานที่เพียงบางคุณลักษณะค่า
ที่เกี่ยวข้อง แต่คุณค่าที่ไม่แตกต่างจากชั้นเรียนในชั้นเรียน