Support vector machine is a trainin

Support vector machine is a training algorithm for learning classification
and regression rules from data. It is emerging as one of the
hottest and fruitful learning methodology in artificial intelligence.
Fundamentally SVMs are binary classification algorithm with
strong theoretical foundations in statistical learning theory. Their
ease of use, theoretical appeal, and remarkable performance had
made them the system of choice for many learning problems. It
has been applied very successfully in areas like optical character
recognition, text classification, phoneme classification for speech
understanding and synthesis, medical data analysis etc where once
neural network, fuzzy logic and other statistical methodology ruled
the roost.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการฝึกเรียนรู้การจัดประเภทเป็นเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์
และถดถอยจากข้อมูล มันจะเกิดขึ้นแก่การ
ร้อนแรงที่สุด และเรียนรู้วิธีการในปัญญาประดิษฐ์ประสบ
SVMs ภาระเป็นอัลกอริทึมการจัดประเภทแบบไบนารีด้วย
แข็งแรงรากฐานทฤษฎีในทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติ ของ
มีความสะดวกในการใช้ อุทธรณ์ทฤษฎี และประสิทธิภาพที่โดดเด่น
ทำให้ระบบเรียนรู้ปัญหามากมาย มัน
ได้ถูกใช้มากเสร็จเรียบร้อยในพื้นที่เช่นอักขระแสง
การรู้ การจัดประเภทข้อความ จัดประเภทหน่วยเสียงสำหรับเสียง
เข้าใจ และสังเคราะห์ วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ฯลฯ ซึ่งเมื่อ
โครงข่ายประสาท ตรรกศาสตร์ และทฤษฎีทางสถิติอื่น ๆ ปกครอง
roost

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์เป็นขั้นตอนวิธีการฝึกอบรมสำหรับการเรียนรู้การจัดหมวดหมู่
และการถดถอยกฎจากข้อมูล มันเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นเป็นหนึ่งใน
วิธีการเรียนรู้ที่ร้อนแรงและมีผลในด้านปัญญาประดิษฐ์
SVMs พื้นฐานเป็นขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ไบนารีกับ
ทฤษฎีฐานรากที่แข็งแกร่งในทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติ ของพวกเขา
สะดวกในการใช้ทฤษฎีการอุทธรณ์และประสิทธิภาพการทำงานที่โดดเด่นได้
ทำให้พวกเขามีระบบของทางเลือกสำหรับปัญหาการเรียนรู้มากมาย มัน
ได้ถูกนำมาใช้ประสบความสำเร็จมากในพื้นที่เช่นตัวอักษรแสง
การรับรู้การจัดหมวดหมู่ข้อความจำแนกฟอนิมสำหรับการพูด
ความเข้าใจและการสังเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ ฯลฯ การวิเคราะห์ที่ครั้งหนึ่งเคยเป็น
โครงข่ายประสาทเทียม, ตรรกศาสตร์และวิธีการทางสถิติอื่น ๆ ที่ปกครอง
ค้างคืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนการฝึกอบรมและการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการจำแนก
ถดถอยจากกฎข้อมูล มันเกิดขึ้นเป็นหนึ่งในสุดและมีผลในวิธีการเรียนรู้

แบบปัญญาประดิษฐ์ โดยเป็นขั้นตอนวิธีการจำแนกไบนารีกับ
แข็งแรงทฤษฎีฐานรากในทฤษฎีการเรียนรู้เชิงสถิติ ของพวกเขา
ใช้ง่าย , การอุทธรณ์ทางทฤษฎีและผลงานที่โดดเด่นได้
ทำระบบของทางเลือกสำหรับการเรียนรู้หลายปัญหา มันได้ถูกนำมาใช้ประสบความสำเร็จมาก

จำอักขระด้วยแสงในพื้นที่เช่นการจำแนกข้อความในหมวดหมู่สำหรับความเข้าใจการพูด
และการสังเคราะห์ การวิเคราะห์ข้อมูล ฯลฯ ซึ่งเมื่อ
เครือข่ายประสาทแพทย์ ตรรกศาสตร์คลุมเครือและวิธีการทางสถิติอื่น ๆปกครอง
ขัน .