ier should perform well on the exam

ier should perform well on the example. Dredze et al. (2009) consider several variants of MDR. We select the two best performing methods: MDR-L2, which uses the underlying algorithm of Crammer et al. =-=(2008)-=-, and MDR-KL, which uses the underlying algorithm of Dredze et al. (2008). We follow their approach to classifier training and parameter optimization. MTRL The multi-task relationship learning (MTRL)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ier ควรดำเนินการบนตัวอย่าง Dredze et al. (2009) พิจารณาหลายสายพันธุ์ของ MDR เราเลือกดีสุดที่สองในการดำเนินการวิธีการ: MDR-L2 ซึ่งใช้อัลกอริทึมพื้นฐานของ Crammer et al. =รหัส (2008) รหัส-, และ MDR-KL ซึ่งใช้อัลกอริทึมพื้นฐานของ Dredze et al. (2008) เราทำตามแนวทางของพวกเขาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมและพารามิเตอร์ของลักษณนาม MTRL การเรียนรู้งานหลายความสัมพันธ์ (MTRL)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

IER ควรดำเนินการอย่างดีในตัวอย่าง Dredze et al, (2009) พิจารณาหลายสายพันธุ์ของ MDR เราเลือกสองวิธีที่มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด: MDR-L2 ซึ่งใช้อัลกอริทึมพื้นฐานของครูกวดวิชา, et al = - = (2008) - = - และ MDR-KL ซึ่งใช้อัลกอริทึมพื้นฐานของ Dredze et al, (2008) เราปฏิบัติตามแนวทางของพวกเขาในการจําแนกการฝึกอบรมและการเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ MTRL ความสัมพันธ์หลายงานการเรียนรู้ (MTRL)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กูควรจะแสดงในตัวอย่าง dredze et al . ( 2009 ) พิจารณาหลายสายพันธุ์ของ 2547 . เราเลือกสองที่ดีที่สุดวิธีการแสดง : mdr-l2 ซึ่งใช้ขั้นตอนวิธีต้นแบบของแครมเมอร์ et al . = - = - = - ( 2008 ) , และ mdr-kl ซึ่งใช้ขั้นตอนวิธีพื้นฐานของ dredze et al . ( 2008 ) เราปฏิบัติตามแนวทางของพวกเขาในการฝึกอบรมแบบพลวัตและพารามิเตอร์ mtrl หลายงานความสัมพันธ์การเรียนรู้ ( mtrl )