we can make use of the probability

we can make use of the probability in ada-boost. Therefore, ada-boost was modified at several places to work better with classifiers with CF. For example, the amount of update in probability of training examples is calculated from the difference in probability of the prediction, giving a more graded effect than just correct or incorrect predictions (Elkan, 1997).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราสามารถทำให้ใช้ความน่าเป็นใน ada เพิ่มได้ ดังนั้น เพิ่มเอล่าที่หลายทำงานดีขึ้นกับคำนามภาษากับ CF. สำหรับตัวอย่าง จำนวนปรับปรุงน่าเป็นตัวอย่างฝึกคำนวณความแตกต่างของความน่าเป็นของการคาดการณ์ ให้ผลมีการจัดระดับเพิ่มเติมมากกว่าการคาดคะเนถูกต้อง หรือไม่ถูกต้องเพียง (Elkan, 1997)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราสามารถใช้ประโยชน์จากความน่าจะเป็นใน Ada-เพิ่ม ดังนั้น Ada-เพิ่มมีการปรับเปลี่ยนในหลายสถานที่ในการทำงานที่ดีขึ้นกับลักษณนามกับ CF. ตัวอย่างเช่นจำนวนของการปรับปรุงในความน่าจะเป็นตัวอย่างการฝึกอบรมที่มีการคำนวณจากความแตกต่างในความน่าจะเป็นของการทำนายให้มีผลช้ากว่าการคาดการณ์เพียงว่าถูกต้องหรือไม่ถูกต้อง (Elkan, 1997)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเพิ่มของเอ ดังนั้น เพิ่มระดับเป็นแบบที่หลาย ๆที่จะทำงานได้ดีกับคำลักษณนามกับโฆษณา ตัวอย่างเช่น จำนวนของการปรับปรุงในความน่าจะเป็นของตัวอย่างการฝึกคำนวณจากความแตกต่างในความน่าจะเป็นของการทำนาย ให้มากขึ้นกว่าเพียงแค่ให้ผลถูกต้องหรือไม่ถูกต้องคาดคะเน ( เอลแคน , 1997 )