As further motivation Stacking and

As further motivation Stacking and especially our new
variant StackingC seem to be the best performing ensemble learning schemes – see
Table 3.1 for a comparison against other ensemble learning schemes including
Bagging (Breiman, 1996) and AdaBoostM1 (Freund & Schapire, 1996). However,
other methodologies for comparing classifiers find less or even no differences
between related ensemble learning schemes, see Chapter 6.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นแรงจูงใจเพิ่มเติม Stacking และโดยเฉพาะอย่างยิ่งของเราใหม่ตัวแปร StackingC ดูเหมือน จะดีสุดในการทำแผนการเรียนรู้วงดนตรี – ดูตารางที่ 3.1 เปรียบเทียบกับวงดนตรีอื่น ๆ รวมถึงแผนการเรียนรู้เย็บถุง (Breiman, 1996) และ AdaBoostM1 (Freund & Schapire, 1996) อย่างไรก็ตามวิธีการอื่น ๆ เพื่อการเปรียบเทียบคำนามภาษาค้นหาน้อย หรือแม้แต่ไม่มีความแตกต่างระหว่างวงดนตรีที่เกี่ยวข้องกับแผนการเรียนรู้ ดูบทที่ 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในฐานะที่เป็นแรงจูงใจต่อซ้อนและโดยเฉพาะอย่างยิ่งใหม่ของเราที่แตกต่าง StackingC ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพดีที่สุดชุดรูปแบบการเรียนรู้ - ดูตารางที่3.1 สำหรับการเปรียบเทียบกับรูปแบบการเรียนรู้ชุดอื่น ๆ รวมทั้งบรรจุถุง(Breiman, 1996) และ AdaBoostM1 (Freund & Schapire, 1996) แต่วิธีการอื่น ๆ สำหรับการเปรียบเทียบแยกแยะหาน้อยหรือแม้กระทั่งไม่มีความแตกต่างระหว่างรูปแบบการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับวงดนตรีโปรดดูบทที่6

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพิ่มเติม แรงจูงใจซ้อนและโดยเฉพาะอย่างยิ่งของเราใหม่
ตัวแปร stackingc ดูเหมือนจะแสดงที่ดีที่สุดชุดการเรียนรู้รูปแบบ–ดู
ตาราง 3.1 สำหรับการเปรียบเทียบกับอื่น ๆรูปแบบ ได้แก่ ชุดการเรียนรู้
ถุง ( breiman , 1996 ) และ adaboostm1 ( Freund & schapire , 1996 ) อย่างไรก็ตาม วิธีการสำหรับการเปรียบเทียบคำลักษณนาม
อื่น ๆค้นหาน้อยหรือแม้กระทั่งไม่มีความแตกต่าง
ระหว่างชุดการเรียนรู้แบบ ดูบทที่ 6