- Data mining techniques are used t

- Data mining techniques are used to discover useful knowledge from volumes of data, that is to say, the larger data we use, the better result we can get.
But there are also some scholars think that a great deal of data don’t guarantee better result than little of data.
- Due to the resource is limited, the larger sample will result in much load and contain lots of exceptional cases when doing data mining tasks.
- The dataset our team choose has 1728 instances.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

- เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ในการค้นพบความรู้ที่เป็นประโยชน์จากปริมาณของข้อมูลที่จะบอกว่าข้อมูลขนาดใหญ่ที่เราใช้ผลดีกว่าที่เราจะได้รับ
แต่ยังมีนักวิชาการบางคนคิดว่าการจัดการที่ดีของข้อมูลไม่รับประกันผลที่ดีกว่าเล็กน้อยของข้อมูล
- เนื่องจากทรัพยากรมี จำกัดตัวอย่างขนาดใหญ่จะส่งผลให้ภาระมากและมีจำนวนมากของกรณีพิเศษเมื่อทำงานการทำเหมืองข้อมูล
- ชุดทีมของเราเลือกได้ 1,728 กรณี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

-ใช้เทคนิคการทำเหมืองแร่ข้อมูลได้ความรู้ประโยชน์จากปริมาณของข้อมูล กล่าวคือ ข้อมูลใหญ่กว่าเราใช้ ผลลัพธ์ดีกว่าเราจะได้รับ
แต่ยังมีนักวิชาการบางคนคิดว่าที่ดีจัดการข้อมูลไม่รับประกันดีกว่าส่งผลให้จำนวนข้อมูลน้อยกว่า
-เนื่องจากทรัพยากรมีจำกัด ตัวอย่างขนาดใหญ่จะมีผลผลิตมาก และประกอบด้วยจำนวนมากพอเมื่อทำงานเหมืองข้อมูล
-1728 กรณีมีชุดข้อมูลที่เลือกทีมงานของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิคการทำเหมืองแร่ - ข้อมูลจะถูกใช้เพื่อการสำรวจความรู้ที่มีประโยชน์จากปริมาณของข้อมูลที่จะพูดว่าข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นที่เราใช้ส่งผลให้ดีกว่าที่เราจะได้รับ
แต่ยังมีนักวิชาการบางคนคิดว่าข้อตกลงที่ดีเยี่ยมของข้อมูลจะไม่ขอรับประกันถึงส่งผลให้ดีกว่าของข้อมูล
- เนื่องจากมีทรัพยากรที่มีจำกัด(มหาชน)ตัวอย่างขนาดใหญ่ที่จะส่งผลให้มีจำนวนมากและมีจำนวนมากในกรณีที่ดีเยี่ยมเมื่อทำงานด้านการคัดกรองข้อมูล
- dataset ทีมงานของเราเลือกได้ 1728 บางกรณี