implement a Bayesian Network where

implement a Bayesian Network where each node corresponds
to each item. The states correspond to each possible vote value. In the network, each
item will have a set of parent items that are its best predictors. The conditional prob-
ability tables are represented by decision trees. The authors report better results for
this model than for several nearest-neighbors implementations over several datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ทฤษฎีเครือข่ายที่แต่ละโหนตรงแต่ละรายการ อเมริกาสอดคล้องกับแต่ละค่าคะแนนที่ได้ ในเครือข่าย แต่ละสินค้าจะมีชุดของรายการหลักที่ predictors ของดี มีเงื่อนไข prob-ความสามารถในตารางจะแสดง โดยต้นไม้ตัดสินใจ ผู้เขียนรายงานผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับนี้รุ่นกว่าสำหรับการใช้งานใกล้บ้านต่าง ๆ ผ่าน datasets หลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใช้คชกรรมเครือข่ายที่สอดคล้องกับแต่ละโหนด
แต่ละรายการ รัฐตรงกับค่าที่เป็นไปได้ออกเสียงลงคะแนนในแต่ละ ในเครือข่ายของแต่ละ
รายการจะมีชุดของรายการที่ผู้ปกครองที่มีการพยากรณ์ที่ดีที่สุด เงื่อนไขกำหนดปัญหาที่
ตารางความสามารถในการเป็นตัวแทนของต้นไม้ตัดสินใจ ผู้เขียนรายงานผลที่ดีกว่าสำหรับ
รุ่นนี้กว่าหลายประเทศเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด-การใช้งานในช่วงหลายชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใช้งานเครือข่ายที่แต่ละโหนดสอดคล้อง
แต่ละรายการ รัฐสอดคล้องกับแต่ละที่สุดโหวตค่า ในเครือข่ายแต่ละ
รายการจะมีชุดของพ่อแม่รายการที่จะพยากรณ์ที่ดีที่สุดของมัน เงื่อนไขมาก -
ความสามารถตารางจะแสดงโดยการตัดสินใจของต้นไม้ รายงานเขียนผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับ
รุ่นนี้มากกว่าหลายๆ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดซึ่งมากกว่า
หลายชุดข้อมูล