While we saw there is a lot of rese

While we saw there is a lot of research indirectly concerned with ensemble learn-ing schemes, only little research is directly related to investigating Stacking, the
most general such scheme. A stronger research focus { outside the scope of
this thesis { seems to be on simpler ensemble learning schemes such as Bagging
(Breiman, 1996) and AdaBoost (F reund & Schapire, 1996), which combine only a
single kind of classier. While we believe that the current v ariants StackingC and
sMM5 are very close to the optimum
3
, we hope that our comprehensive overview
on related research stimulates further work in ensemble learning and applying
ensembles in other research areas such as Game Playing, Self-Diagnosing Sys-tems and BioInformatics

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขณะที่เราเห็นมีมากทางอ้อมที่เกี่ยวข้องกับวงดนตรีกำลังศึกษาแผนงานวิจัย วิจัยเล็กน้อยโดยตรงได้เกี่ยวข้องกับตรวจสอบ Stacking การส่วนใหญ่ทั่วไปเช่นโครงร่าง เน้นวิจัยแข็ง {นอกขอบเขตของวิทยานิพนธ์นี้ {น่าจะ เป็นในวงดนตรีง่ายกว่าเรียนแผนงานเช่นเย็บถุง(Breiman, 1996) และ AdaBoost (F reund & Schapire, 1996), ซึ่งรวมเท่ากับเดี่ยวของ classi เอ้อ ในขณะที่เราเชื่อว่าปัจจุบัน v ariants StackingC และsMM5 มักมากมีประสิทธิภาพสูงสุด3เราหวังว่าภาพรวมของเราครอบคลุมในงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกระตุ้นเพลิดเพลินการเรียนรู้ และใช้งานต่อไปวงในพื้นที่วิจัยอื่น ๆ เช่น เล่นเกม Sys สินวินิจฉัยด้วยตนเอง และ BioInformatics

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขณะที่เราเห็นมีงานวิจัยจำนวนมากทางอ้อมที่เกี่ยวข้องกับชุดรูปแบบการเรียนรู้ไอเอ็นจีวิจัยเล็ก ๆ น้อย ๆ
เท่านั้นที่จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับการตรวจสอบซ้อนในโครงการดังกล่าวทั่วไปมากที่สุด มุ่งเน้นการวิจัยที่แข็งแกร่ง
{นอกขอบเขตของงานวิจัยนี้{น่าจะเป็นในรูปแบบการเรียนรู้ชุดที่เรียบง่ายเช่นห่อ
(Breiman, 1996) และ AdaBoost (F & reund Schapire, 1996)
ซึ่งรวมเพียงชนิดเดียวของจัดประเภทเอ้อ ในขณะที่เราเชื่อว่า ariants วีปัจจุบัน StackingC และ
sMM5 อยู่ใกล้กับที่เหมาะสม
3 เราหวังว่าภาพรวมที่ครอบคลุมของเราในการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการกระตุ้นการทำงานต่อไปในการเรียนรู้ทั้งมวลและการใช้ตระการตาในพื้นที่วิจัยอื่นๆ เช่นการเล่นเกมตัวเองถูกวินิจฉัย Sys -tems และรส

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในขณะที่เราเห็นมีมากของการวิจัยโดยอ้อมที่เกี่ยวข้องกับวงดนตรีเรียนรู้ไอเอ็นจีรูปแบบเพียงเล็กน้อยวิจัยเกี่ยวข้องโดยตรงกับคดีซ้อน ,
ส่วนใหญ่ทั่วไปเช่นโครงการ เน้นการวิจัยที่แข็งแกร่ง { ภายนอกขอบเขตของวิทยานิพนธ์
{ นี้ดูเหมือนจะง่ายกว่าชุดการเรียนรู้แบบเช่นถุง
( breiman , 1996 ) และ adaboost ( F reund & schapire , 1996 ) ซึ่งรวมเฉพาะ
ชนิดเดียวของ classi  ER ในขณะที่เราเชื่อว่าปัจจุบัน V ariants stackingc และ
smm5 มีความใกล้ชิดกับ

3 ที่เหมาะสม เราหวังว่า
ภาพรวมของเราครอบคลุมงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกระตุ้นงานต่อไปในการเรียนรู้ทั้งหมดและการประยุกต์ใช้
ตระการตาในงานวิจัยอื่น ๆพื้นที่ เช่น เล่นเกมด้วยตนเองการวินิจฉัย sys tems และรสน