We have re implemented Assistant, a

We have re implemented Assistant, a system for top down induction of decision trees, using RELIEF as an estimator
of attributes at each selection step. The algorithm is tested on several artificial
and several real world problems and the results are compared with some other well known machine learning algorithms. Excellent results
on artificial data sets and two real world problems show the advantage of the presented approach to inductive
learning.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรากำลังใช้ผู้ช่วย ระบบการแบบบนลงล่างของต้นไม้ตัดสินใจ การเหนี่ยวนำโดยใช้บรรเทาเป็นการประมาณการแอตทริบิวต์ที่เลือก อัลกอริทึมมีทดสอบหลายประดิษฐ์และปัญหาโลกต่าง ๆ และผลการเปรียบเทียบกับบางอื่น ๆ รู้จักเครื่องอัลกอริทึมการเรียนรู้ ผลลัพธ์ที่ดีเยี่ยมประดิษฐ์ชุดข้อมูลและปัญหาโลกสองแสดงประโยชน์ของการนำเสนอวิธีการเชิงอุปนัยเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้ดำเนินการอีกครั้งที่ช่วยระบบการชักนำลงด้านบนของต้นไม้ตัดสินใจโดยใช้บรรเทาทุกข์เป็นประมาณการของคุณลักษณะในแต่ละขั้นตอนการเลือก อัลกอริทึมมีการทดสอบหลายต่อหลายเทียมและอีกหลายปัญหาโลกแห่งความจริงและผลที่จะเปรียบเทียบกับการเรียนรู้บางเครื่องที่รู้จักกันดีอื่น ๆ อัลกอริทึม ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในชุดข้อมูลเทียมและสองปัญหาโลกแห่งความจริงแสดงให้เห็นประโยชน์ของวิธีการที่นำเสนอในการเหนี่ยวนำการเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราก็จะใช้ผู้ช่วย ระบบการลงด้านบนของต้นไม้ การตัดสินใจ การใช้ชื้นเป็นประมาณการ
ของแอตทริบิวต์ในแต่ละการเลือกก้าว ขั้นตอนวิธีการทดสอบบนหลายประดิษฐ์
และปัญหาโลกจริงและหลายผลลัพธ์เมื่อเทียบกับบางอื่น ๆที่รู้จักกันดีอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร .
ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในชุดข้อมูลเทียมและสองปัญหาโลกจริงแสดงประโยชน์ของการเสนอวิธีการอุปนัย
การเรียนรู้