For classification, we examine both

For classification, we examine both standard and confidence-rated boosting. Standard boosting algorithms
use weak hypotheses that are classifiers, that is, whose outputs are in the set {−1, +1}. Schapire and
Singer [21] have considered boosting weak hypotheses whose outputs reflected not only a classification but
also an associated confidence encoded by a value in the range [−1, +1]. They demonstrate that so-called
confidence-rated boosting can speed convergence of the composite classifier, though the accuracy in the long
term was not found to be significantly affected. In Section 5, we discuss the minor modifications needed for
LPBoost to perform confidence-rated boosting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับการจัดประเภท ที่เราตรวจสอบ และมี คะแนนความเชื่อมั่นส่งเสริม อัลกอริทึมในการส่งเสริมมาตรฐานใช้สมมุติฐานอ่อนที่คำนามภาษา นั่นคือ การแสดงผลที่มีอยู่ในชุด {−1, + 1 } Schapire และนักร้อง [21] ได้พิจารณาสมมุติฐานอ่อนที่แสดงผลที่มีผลไม่เพียงแต่การจัดประเภทการส่งเสริม แต่ยังการเชื่อมโยงความเชื่อมั่นถูกเข้ารหัส โดยใช้ค่าในช่วง [−1, + 1] พวกเขาแสดงที่เรียกว่าคะแนนความเชื่อมั่นส่งเสริมสามารถเพิ่มความเร็วการบรรจบกันของ classifier คอมโพสิต แม้ว่าความถูกต้องในนานไม่พบคำที่จะได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ ในส่วน 5 เจรจาปรับเปลี่ยนเล็กน้อยที่จำเป็นสำหรับLPBoost ทำคะแนนความเชื่อมั่นส่งเสริม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการจัดหมวดหมู่เราตรวจสอบทั้งมาตรฐานและความมั่นใจในการส่งเสริมการจัดอันดับ มาตรฐานขั้นตอนวิธีการส่งเสริมการใช้สมมติฐานที่อ่อนแอที่มีลักษณนาม, ที่อยู่, เอาท์พุทที่มีอยู่ในชุด {-1, 1}
Schapire
และนักร้อง[21] ได้มีการพิจารณาเพิ่มสมมติฐานที่อ่อนแอที่มีผลสะท้อนให้เห็นไม่เพียง แต่การจัดหมวดหมู่
แต่ยังมีความเชื่อมั่นที่เกี่ยวข้องเข้ารหัสโดยค่าในช่วง[-1, 1] พวกเขาแสดงให้เห็นว่าสิ่งที่เรียกว่าความเชื่อมั่นในการส่งเสริมการจัดอันดับสามารถเพิ่มความเร็วในการบรรจบกันของลักษณนามคอมโพสิตแต่ความถูกต้องในระยะยาวระยะไม่พบการอย่างมีนัยสำคัญได้รับผลกระทบ ในมาตรา 5 ที่เราหารือเกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยที่จำเป็นสำหรับการLPBoost ความเชื่อมั่นในการดำเนินการส่งเสริมการจัดอันดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนก , เราตรวจสอบมาตรฐานและความเชื่อมั่นในการส่งเสริม . มาตรฐานการใช้ขั้นตอนวิธี
สมมติฐานที่อ่อนแอลักษณนาม คือ , ซึ่งผลในการตั้งค่า− 1 { 1 } schapire และ
[ 21 ] ได้พิจารณาส่งเสริมนักร้องที่มีผลงานสะท้อนอ่อนแอและไม่เพียง แต่ยังมั่นใจ
การจำแนกที่เข้ารหัสโดยค่าอยู่ในช่วง [ − 1 , 1 ]พวกเขาแสดงให้เห็นว่ามีการเรียกว่า
มั่นใจสามารถเพิ่มความเร็วของคอมโพสิต เปิดตัว แม้ว่าความถูกต้องในระยะยาว
ก็ไม่พบว่าได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ ในส่วนที่ 5 , เราจะหารือเล็กน้อยการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นสำหรับ
lpboost แสดงความมั่นใจในการส่งเสริม .