We have begun work on creating a cl

We have begun work on creating a classifier whose
inspiration is drawn from Boolean function minimization.
The classifier called Circle possesses a number
of attractive properties, e.g., non-monotonicity. On
the initial synthetic datasets we examined, Circle performed
quite well. We are also encouraged by preliminary
success on the bioinformatics data that drove all
of this in the first place. A number of serious limitations
in terms of complexity still need to be addressed.
We have opted for an easy first-solution, probabilistically
employing Circle. There are, no doubt, other
techniques that can be adopted, by smartly guiding
Circle’s classification through the use of information
theory. There is a lot work to do on the rule sets themselves,
perhaps mining them or adding support and
confidence as is done with association rules. We are
also interested in applying Circle to streams, where
work has begun in developing classifiers and clustering.
Circle can likely be changed slightly to cluster.
One can imagine agglomeration based on logical adjacency.
We would like to thank Sun Kim for helpful
comments.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้เริ่มงานสร้าง classifier เป็นแรงบันดาลใจออกจากฟังก์ชันบูลีนการลดClassifier เรียกวงกลมมีเลขน่าสนใจคุณสมบัติ เช่น monotonicity ไม่ บนดำเนินการเริ่มต้นสังเคราะห์ datasets เราตรวจสอบ วงกลมค่อนข้างดี เรายังขอแนะนำ โดยเบื้องต้นความสำเร็จบนข้อมูล bioinformatics ที่ขับรถทั้งหมดนี้ในสถานแรก จำนวนจำกัดอย่างจริงจังในความซับซ้อนยังจำเป็นต้องได้รับการเราได้เลือกสำหรับแรกแก้ง่าย probabilisticallyใช้วงกลม มี ข้อสงสัย อื่น ๆเทคนิคต่าง ๆ ที่สามารถจะนำมาใช้ โดยแนะนำให้แยบคายการจัดประเภทของวงกลมโดยใช้ข้อมูลทฤษฎีการ มีงานมากจะทำในชุดกฎตัวเองบางทีพวกเขาทำเหมืองแร่ หรือเพิ่มการสนับสนุน และความเชื่อมั่นที่จะกระทำกับข้อบังคับสมาคม เรามีนอกจากนี้ยัง สนใจในวงการกระแสข้อมูล ที่งานได้เริ่มในการพัฒนาคำนามภาษา และคลัสเตอร์วงกลมสามารถอาจเปลี่ยนเล็กน้อยถึงคลัสเตอร์ได้หนึ่งสามารถคิดตามตรรกะ adjacency agglomerationเราอยากจะขอบคุณคิมซันสำหรับประโยชน์ความคิดเห็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้เริ่มต้นการทำงานในการสร้างตัวจําแนกที่มีแรงบันดาลใจมาจากการลดฟังก์ชั่นแบบบูล. คัดแยกจะเรียกว่าวงมีจำนวนของคุณสมบัติที่น่าสนใจเช่นไม่ monotonicity ในชุดข้อมูลสังเคราะห์ครั้งแรกที่เราตรวจสอบวงกลมดำเนินการค่อนข้างดี เราได้รับการสนับสนุนโดยเบื้องต้นความสำเร็จในชีวสารสนเทศข้อมูลที่ขับรถทั้งหมดนี้ในสถานที่แรก จำนวนของข้อ จำกัด อย่างรุนแรงในแง่ของความซับซ้อนยังคงต้องได้รับการแก้ไข. เราได้เลือกใช้สำหรับการแก้ปัญหาแรกง่าย probabilistically จ้างวงกลม นอกจากนี้ไม่มีข้อสงสัยอื่น ๆเทคนิคที่สามารถจะนำมาใช้โดยการอย่างชาญฉลาดแนวทางการจัดหมวดหมู่ของวงผ่านการใช้งานของข้อมูลที่ทฤษฎี มีการทำงานมากที่จะทำในกฎที่กำหนดตัวเองคือบางทีการทำเหมืองแร่พวกเขาหรือการเพิ่มการสนับสนุนและความเชื่อมั่นในฐานะที่จะทำตามกฎของสมาคม เรามีความสนใจในการใช้วงกลมลำธารที่ได้เริ่มทำงานในการพัฒนาและการจัดกลุ่มจําแนก. วงกลมมีแนวโน้มที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เล็กน้อยกับคลัสเตอร์. หนึ่งสามารถคิดรวมตัวกันขึ้นอยู่กับถ้อยคำตรรกะ. เราอยากจะขอขอบคุณสำหรับคิมซันเป็นประโยชน์ความคิดเห็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้เริ่มทำงานในการสร้างแบบวาดจากแรงบันดาลใจของใคร

ค่าบูลีนฟังก์ชั่น . ลักษณนามเรียกวงกลมครบถ้วนหมายเลข
ของคุณสมบัติที่น่าสนใจ เช่น ไม่ monotonicity . เมื่อเราตรวจสอบเบื้องต้นสังเคราะห์ข้อมูล

, วงกลมแสดงได้ดีทีเดียว นอกจากนี้เรายังสนับสนุนความสำเร็จเบื้องต้น
ในชีวสารสนเทศศาสตร์ข้อมูลที่ขับรถกัน
นี้ในสถานที่แรกจำนวนจำกัด
ร้ายแรงในแง่ของความซับซ้อนยังต้อง addressed
เราได้เลือกโซลูชั่นแรกง่าย probabilistically
ใช้วงกลม มีข้อสงสัย เทคนิคอื่น ๆที่สามารถรับ

การชี้นำโดยแยบคาย , วงกลมผ่านการใช้ทฤษฎีข้อมูล

มีงานอีกมากมายที่ต้องทำในชุดกฎตัวเอง
บางที เหมืองแร่ หรือเพิ่มการสนับสนุนและความเชื่อมั่นเป็นเสร็จ
กฎสมาคม เรายังสนใจในการใช้เวทย์

ทำงานกับกระแสที่ได้เริ่มในการพัฒนาคำลักษณนามและแบ่งกลุ่มข้อมูล วงกลมสามารถอาจเปลี่ยนแปลงได้เล็กน้อย

เพื่อกลุ่ม หนึ่งสามารถจินตนาการการใช้ถ้อยคำเชิงตรรกะ
เราอยากจะขอบคุณซุนคิมสำหรับความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์