Choosing the right classifier for a

Choosing the right classifier for a RS is not easy and is in many senses task and
data-dependent. In the case of CF, some results seem to indicate that model-based
approaches using classifiers such as the SVM or Bayesian Networks can slightly
improve performance of the standard kNN classifier. However, those results are nonconclusive and hard to generalize. In the case of a content-based RS there is some
evidence that in some cases Bayesian Networks will perform better than simpler
methods such as decision trees. However, it is not clear that more complex nonlinear classifiers such as the ANN or SVMs can perform better.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือก classifier ขวา RS ยังไม่ใช่เรื่องง่าย และในงานความรู้สึกมาก และข้อมูลขึ้นอยู่กับการ ในกรณี CF ผลลัพธ์บางอย่างดูเหมือนจะที่จำลองขึ้นแจ้งใช้ classifiers เช่น SVM หรือทฤษฎีเครือข่ายสามารถเล็กน้อยเพิ่มประสิทธิภาพของ classifier kNN มาตรฐาน อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้ nonconclusive และยากที่จะทั่วไป ในกรณีของ RS ที่ตามเนื้อหา มีบางหลักฐานที่ในบางกรณีทฤษฎีเครือข่ายจะทำดีกว่าง่ายกว่าวิธีการเช่นต้นไม้ตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม มันจะไม่ชัดเจน classifiers ไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนเช่นแอนหรือ SVMs สามารถทำงานดีขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เลือกเอ้อจัดประเภทที่เหมาะสมสำหรับอาร์เอสไม่ใช่เรื่องง่ายและอยู่ในความรู้สึกหลายงานและ
ข้อมูลขึ้นอยู่กับ ในกรณีที่ CF, ผลบางอย่างชี้ให้เห็นว่ารูปแบบการใช้
วิธีการใช้ ERS จัดประเภทเช่น SVM หรือคชกรรมเครือข่ายเล็กน้อยสามารถ
ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของมาตรฐาน kNN จัดประเภทเอ้อ Fi อย่างไรก็ตามผลเหล่านี้จะ nonconclusive และยากที่จะพูดคุย ในกรณีของอาร์เอสเนื้อหาตามมีบาง
หลักฐานว่าในบางกรณีคชกรรมเครือข่ายจะดำเนินการดีกว่าง่าย
วิธีการเช่นต้นไม้ตัดสินใจ แต่ก็ไม่เป็นที่ชัดเจนว่าการที่ซับซ้อนมากขึ้นไม่เป็นเชิงเส้น ERS จัดประเภทเช่น ANN หรือ SVMs สามารถทำงานได้ดีขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกขวา classi เอ้อสำหรับอาร์เอสจึงไม่ใช่เรื่องง่าย และในงาน ความรู้สึกมากมายและ
ข้อมูลขึ้นอยู่กับ ในกรณีของโฆษณา ผลลัพธ์บางอย่างดูเหมือนจะบ่งชี้ว่าวิธีการที่ใช้สำหรับ
ERS จึง classi เช่น SVM หรือเครือข่ายแบบเบย์สามารถเล็กน้อย
ปรับปรุงประสิทธิภาพของมาตรฐาน knn classi จึงเอ้อ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านั้นจะ nonconclusive และยากที่จะหา .ในกรณีที่มีเนื้อหา RS มีหลักฐานบางอย่าง
ที่ในบางกรณีเครือข่ายคชกรรมจะแสดงวิธีการที่ดีกว่า ง่ายกว่า
เช่นต้นไม้ การตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม ยังไม่ชัดเจนว่า ซับซ้อนมากขึ้น ไม่เชิงเส้นจึง classi ERS เช่นแอนหรือแบบ

จะได้เล่นได้ดีขึ้น