Classification problems involving m

Classification problems involving multiple classes can be addressed in different ways. One of the most
popular techniques consists in dividing the original dataset into two-classsubsets, learning a different
binary model for each new subset. These techniques are known as binarization strategies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการจัดหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนหลายคนสามารถได้รับการแก้ไขในรูปแบบที่แตกต่างกัน หนึ่งในที่สุดเทคนิคที่นิยมประกอบในการหารชุดเดิมเป็นสอง-classsubsets การเรียนรู้ที่แตกต่างกันรูปแบบไบนารีสำหรับแต่ละเซตใหม่ เทคนิคเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นกลยุทธ์ฐานสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเรียนหลายสามารถ addressed ในวิธีที่แตกต่างกัน หนึ่งในเทคนิคที่นิยมมากที่สุด
ประกอบด้วยแบ่งออกเป็นสองชุดข้อมูลเดิม classsubsets การเรียนรู้แตกต่างกัน
ไบนารีรูปแบบใหม่แต่ละย่อย . เทคนิคเหล่านี้จะเรียกว่ากลยุทธ์ภาพ .