4.2. Naive Bayesian learnerWhile th

4.2. Naive Bayesian learner
While the attributes of the problem do not adhere to
the strict independence assumption of the naive Bayesian
learner we would expect there to be a reasonable match
and thus for this learner to perform relatively well. This is
reXected in that for non-overlapping training and test
data sets on the general model this learner came second
overall with a classiWcation error of 61.19%. Interestingly
on the expert chosen data the naive Bayesian learner only
came in Wfth best with a classiWcation error of 64.26%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.2 การผู้เรียนทฤษฎี naiveในขณะที่คุณลักษณะของปัญหาไม่เป็นไปตามอัสสัมชัญเป็นอิสระที่เข้มงวดของทฤษฎีขำน่าเราคาดว่ามี การจับคู่ที่เหมาะสมของผู้เรียนและดังนั้น การเรียนนี้ทำค่อนข้างดี นี่คือreXected ที่ไม่ซ้อนกันการฝึกอบรมและทดสอบชุดข้อมูลบนแท็บทั่วไปรูปแบบนี้ผู้เรียนมาที่สองโดยรวม มีข้อผิดพลาด classiWcation 61.19% เรื่องน่าสนใจข้อมูลท่านผู้เชี่ยวชาญทฤษฎีเรียนขำน่าเท่านั้นมาในสุด มีข้อผิดพลาด classiWcation 64.26% Wfth

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.2 เรียนแบบเบย์ไร้เดียงสา
ในขณะที่ลักษณะของปัญหาที่เกิดขึ้นไม่เป็นไปตาม
สมมติฐานที่เข้มงวดของความเป็นอิสระแบบเบส์ไร้เดียงสา
เรียนเราจะคาดหวังว่าจะมีการแข่งขันที่เหมาะสม
และทำให้การเรียนรู้นี้เพื่อดำเนินการค่อนข้างดี นี้
reXected ในที่ที่ไม่ทับซ้อนกันการฝึกอบรมและการทดสอบ
ชุดข้อมูลในรูปแบบทั่วไปเรียนนี้มาที่สอง
โดยรวมที่มีข้อผิดพลาด classiWcation ของ 61.19% ที่น่าสนใจ
กับข้อมูลที่ได้รับการแต่งตั้งผู้เชี่ยวชาญเรียนคชกรรมไร้เดียงสาเพียง
เดินเข้ามาใน Wfth ที่ดีที่สุดกับข้อผิดพลาด classiWcation ของ 64.26%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.2 . ไร้เดียงสา Bayesian การเรียนรู้
ในขณะที่คุณลักษณะของปัญหาไม่ยึดติด
ความเป็นอิสระของผู้เรียนแบบเข้มงวดอัสสัมชัญ
ซื่อเราคาดหวังมี
ราคาสมเหตุสมผล ดังนั้น ผู้เรียนนี้แสดงได้ค่อนข้างดี นี่
rexected ในที่ไม่ทับซ้อนกัน การฝึกอบรม และชุดทดสอบ
ข้อมูลในรูปแบบทั่วไปเรียนนี้มา 2
โดยรวมกับ classiwcation ข้อผิดพลาดของ 61.19 % น่าสนใจ
ที่ผู้เชี่ยวชาญเลือกข้อมูลไร้เดียงสา Bayesian ผู้เรียนเพียง
เข้ามา wfth ที่ดีที่สุดกับ classiwcation ข้อผิดพลาดของ 64.26 %