Second, can we design a sampling ap

Second, can we design a sampling approach which can
guarantee the convergence of an ensemble classifier whose
individual classifiers satisfy some constraints such as the
training error threshold? In other words, after a convergence
point, taking more rounds of sampling will not change the
ensemble. This seems to be a theoretical question related
more to the (online) computational learning instead of visualization.
However, the solution to this problem can provide
users a more reliable ensemble classifier visualization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราสามารถออกแบบวิธีการสุ่มตัวอย่างที่สามารถสองรับประกันการบรรจบกันของ classifier เป็นวงดนตรีที่มีคำนามภาษาละการตอบสนองข้อจำกัดบางอย่างเช่นการขีดจำกัดข้อผิดพลาดในการฝึกอบรมหรือไม่ ในคำอื่น ๆ หลังจากการบรรจบกันจุด การสุ่มตัวอย่างหลายรอบจะไม่เปลี่ยนแปลงวงดนตรี นี้น่าจะเป็นคำถามทางทฤษฎีที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมการเรียนรู้คอมพิวเตอร์ (ออนไลน์) แทนที่จะแสดงภาพประกอบเพลงอย่างไรก็ตาม การแก้ไขปัญหานี้ให้ผู้ใช้ classifier เพลงวงดนตรีที่เชื่อถือได้มากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประการที่สองเราสามารถออกแบบวิธีการสุ่มตัวอย่างที่สามารถรับประกันการบรรจบกันของลักษณนามวงดนตรีที่มีจําแนกบุคคลที่ตอบสนองข้อจำกัด บางอย่างเช่นเกณฑ์ข้อผิดพลาดการฝึกอบรม? ในคำอื่น ๆ หลังจากที่ลู่จุดรอบการอื่นๆ ของการสุ่มตัวอย่างจะไม่เปลี่ยนชุด นี้น่าจะเป็นคำถามทางทฤษฎีที่เกี่ยวข้องมากขึ้น (ออนไลน์) การเรียนรู้การคำนวณแทนของการสร้างภาพ. แต่วิธีการแก้ปัญหานี้สามารถให้ผู้ใช้สร้างภาพลักษณนามทั้งมวลน่าเชื่อถือมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประการที่สอง เราสามารถออกแบบและวิธีการที่สามารถรับประกันการบรรจบกันของชุด

แต่ละคำลักษณนามที่ตอบสนองข้อ จำกัด บางอย่างเช่นข้อผิดพลาด
การฝึกอบรมเกณฑ์ ? ในคำอื่น ๆหลังจากการลู่เข้า
จุด ถ่ายรอบเพิ่มเติมของกลุ่มตัวอย่างจะไม่เปลี่ยน
ประสานกัน นี้ดูเหมือนจะเป็นคำถามที่เกี่ยวข้องกับ
ทฤษฎีเพิ่มเติม ( ออนไลน์ ) คอมพิวเตอร์การเรียนรู้แทนการมองเห็น
อย่างไรก็ตาม วิธีการแก้ปัญหานี้สามารถให้ผู้ใช้ทั้งหมดที่น่าเชื่อถือมากขึ้น
1 การสร้างภาพ