เอาท์พุทที่สร้างจากการตั้งค่าพื้นฐา

เอาท์พุทที่สร้างจากการตั้งค่าพื้นฐานประกอบไปด้วย training evaluation (แสดงดังรูปก่อนหน้า) , graphs of forecasted values beyond the end of the training data (แสดงในหัวข้อ 3.1) และforecasted values in text form and a textual description of the model learned ยังมีเอาท์พุทอื่นๆอีกในการตั้งค่าขั้นสูง รูปถัดไปจะแสดง model learned on the airline data โดยปกติ time series environment จะถูกตั้งค่าให้เรียนรู้โมเดลแบบ linear กล่าวคือ linear จะสนับสนุน vector machine อย่างแม่นยำ การควบคุมการเรียนรู้พื้นฐานทั้งหมด และ parameters ยังมีในการตั้งค่าขั้นสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินผลการฝึกอบรมในเอาท์พุทที่สร้างจากการตั้งค่าพื้นฐานประกอบไปด้วย (แสดงดังรูปก่อนหน้า), กราฟของค่าคาดการณ์เกินสิ้นค่า และforecasted ข้อมูล (แสดงในหัวข้อ 3.1) ฝึกอบรมในแบบของข้อความและข้อความอธิบายของรูปแบบการเรียนรู้รุ่นรูปถัดไปจะแสดงยังมีเอาท์พุทอื่นๆอีกในการตั้งค่าขั้นสูงที่ได้เรียนรู้เกี่ยวกับการบินข้อมูลโดยปกติเวลาชุดสิ่งแวดล้อมจะถูกตั้งค่าให้เรียนรู้โมเดลแบบกล่าวคือเชิงจะสนับสนุนเชิงเวกเตอร์เครื่องอย่างแม่นยำการควบคุมการเรียนรู้พื้นฐานทั้งหมดและพารามิเตอร์ยังมีในการตั้งค่าขั้นสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประเมินผลการฝึกอบรม (แสดงดังรูปก่อนหน้า), กราฟของค่าคาดเกินสิ้นของข้อมูลการฝึกอบรม (แสดงในหัวข้อ 3.1) และค่าที่คาดการณ์ไว้ในรูปแบบข้อความและคำอธิบายเกี่ยวกับใจของรูปแบบการเรียนรู้ รูปถัดไปจะแสดงรูปแบบการเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลของสายการบินโดยเวลาสภาพแวดล้อมแบบปกติจะถูกตั้งค่าให้เรียนรู้โมเดลแบบเชิงเส้นกล่าวคือเชิงเส้นจะสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์อย่างแม่นยำ และพารามิเตอร์ยังมีในการตั้งค่าขั้นสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประเมินผลการฝึกอบรมเอาท์พุทที่สร้างจากการตั้งค่าพื้นฐานประกอบไปด้วย ( แสดงดังรูปก่อนหน้า ) กราฟของค่าพยากรณ์เกินจุดสิ้นสุดของข้อมูลการฝึกอบรม ( แสดงในหัวข้อ 31 ) และพยากรณ์ค่านิยมในรูปแบบข้อความและคำอธิบายข้อความของรูปแบบการเรียนรู้แบบยังมีเอาท์พุทอื่นๆอีกในการตั้งค่าขั้นสูงรูปถัดไปจะแสดงเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลสายการบินโดยปกติเวลาสิ่งแวดล้อมชุดจะถูกตั้งค่าให้เรียนรู้โมเดลแบบกล่าวคือจะสนับสนุนเวกเตอร์เชิงเส้นเชิงเส้นอย่างแม่นยำการควบคุมการเรียนรู้พื้นฐานทั้งหมดและพารามิเตอร์ยังมีในการตั้งค่าขั้นสูง