III] LADTree Classifiers:A least ab

III] LADTree Classifiers:
A least absolute deviation (LAD) is used to find the error
criterion to obtain regression trees. Logical analysis of data
is one other classification method proposed in optimization
literature.In LAD a classifier is build based on learning a
logical expression. LAD is binary classifier and hence can
distinguish between positive and negative samples. The
basic assumption of LAD model is that a binary point
covered by some positive patterns, but not covered by any
negative pattern is positive, and similarly, a binary point
covered by some negative patterns, but not covered by
positive pattern is negative. For a given data set LAD
model constructs large set patterns and selects subset of
them which satisfies the above assumption such that each
pattern in the model satisfies certain requirement in terms
of prevalence and homogeneity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

III] คำนามภาษา LADTree:ใช้ในการค้นหาข้อผิดพลาดเบี่ยงเบนสัมบูรณ์น้อย (ลาดพร้าว)เกณฑ์รับต้นไม้ถดถอย การวิเคราะห์ข้อมูลทางตรรกะนำเสนอวิธีการจัดประเภทอื่น ๆ หนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพวรรณคดีลาด classifier ที่จะสร้างตามการเรียนรู้นิพจน์ตรรกะ ลาดคือ classifier ไบนารี และดังนั้น สามารถความแตกต่างระหว่างตัวอย่างค่าบวก และค่าลบ ที่พื้นฐานของรูปแบบลาดเป็นไบนารีจุดครอบคลุมรูปแบบบวกบาง แต่ไม่ครอบคลุม โดยมีรูปแบบลบเป็นบวก และในทำนองเดียวกัน จุดไบนารีครอบคลุมรูปแบบลบบาง แต่ไม่ครอบคลุมรูปแบบค่าบวกเป็นค่าลบ กำหนดข้อมูลชุดลาดแบบจำลองสร้างรูปแบบกำหนดขนาดใหญ่ และเลือกชุดย่อยของพวกเขาที่ตรงข้างบนสมมติฐานดังกล่าวแต่รูปแบบในแบบตรงตามความต้องการบางอย่างในชุกและ homogeneity

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

III] LADTree ลักษณนาม:
เบี่ยงเบนแน่นอนอย่างน้อย (หนุ่ม) จะใช้ในการหาข้อผิดพลาด
เกณฑ์ที่จะได้รับต้นไม้ถดถอย การวิเคราะห์เชิงเหตุผลของข้อมูลที่
เป็นหนึ่งในวิธีการจัดหมวดหมู่อื่น ๆ ที่นำเสนอในการเพิ่มประสิทธิภาพ
literature.In หนุ่มลักษณนามคือการสร้างอยู่บนพื้นฐานของการเรียนรู้
การแสดงออกตรรกะ หนุ่มเป็นลักษณนามไบนารีและจึงสามารถ
แยกแยะความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างในเชิงบวกและเชิงลบ
สมมติฐานพื้นฐานของรูปแบบหนุ่มคือจุดไบนารี
ปกคลุมด้วยรูปแบบเชิงบวกบางส่วน แต่ไม่ได้ครอบคลุมโดยใด ๆ
รูปแบบเชิงลบเป็นบวกและในทำนองเดียวกันจุดไบนารี
ปกคลุมด้วยรูปแบบเชิงลบบางอย่าง แต่ไม่ได้รับการคุ้มครองโดย
รูปแบบที่เป็นบวกเป็นลบ สำหรับข้อมูลที่ได้รับการตั้งค่าหนุ่ม
รูปแบบการสร้างรูปแบบชุดใหญ่และเลือกย่อยของ
พวกเขาซึ่งสอดคล้องกับสมมติฐานข้างต้นเช่นว่าแต่ละ
รูปแบบในรูปแบบการตอบสนองความต้องการบางอย่างในแง่
ของความชุกและความสม่ำเสมอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 ) ladtree ลักษณนาม :
เบี่ยงเบนสัมบูรณ์น้อยที่สุด ( หนุ่ม ) เพื่อใช้ในการหาข้อผิดพลาด
เกณฑ์ที่จะได้รับการถดถอยต้นไม้ การวิเคราะห์เชิงตรรกะของข้อมูลอื่น ๆ หนึ่ง วิธีที่เสนอการ

literature.in หนุ่มลักษณนามในการสร้างบนพื้นฐานการเรียนรู้
นิพจน์ตรรกะ เด็กที่เป็นแบบไบนารีและด้วยเหตุนี้สามารถ
แยกความแตกต่างระหว่างตัวอย่างเชิงบวกและเชิงลบ
สมมติฐานพื้นฐานของรุ่นหนุ่มที่ไบนารีจุด
ปกคลุมด้วยลวดลายบวกบาง แต่ไม่ครอบคลุมโดย
ลบแบบเป็นบวก และในทำนองเดียวกัน ไบนารีจุด
ครอบคลุมรูปแบบเชิงลบบางอย่าง แต่ที่ไม่ครอบคลุมโดย
รูปแบบบวกเป็นลบ ให้ข้อมูลชุดแบบโครงสร้างขนาดใหญ่ และชุดรูปแบบเด็ก

เลือกย่อยของพวกเขาซึ่งตรงตามสมมติฐานข้างต้น เช่น แต่ละ
รูปแบบในรูปแบบใดตรงกับความต้องการบางอย่างในแง่
ความชุกและความสม่ำเสมอ .