2 Data Mining Methods for Recommend

2 Data Mining Methods for Recommender Systems 55
output is obtained by summing up each of its input value according to the weights of its links and comparing its output against some threshold θk. The output function can be expressed using Eq. 2.7. The perceptron model is a linear classifier that has a simple and efficient learning algorithm. But, besides the simple Threshold Func- tion used in the Perceptron model, there are several other common choices for the activation function such as sigmoid, tanh, or step functions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการทำเหมืองข้อมูล 2 ระบบผู้แนะนำ 55ผลผลิตจะได้รับ โดยรวมค่าแต่ละค่าของนำเข้าตามน้ำหนักของความเชื่อมโยง และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับบาง θk จำกัด ฟังก์ชันแสดงผลสามารถแสดงได้โดยใช้ Eq. 2.7 แบบเพอร์เซปตรอนจะ classifier เส้นที่เรียบง่ายและเรียนรู้ efficient อัลกอริทึม แต่ นอกจากนี้เรื่อง Func จำกัด - สเตรชันใช้ในแบบเพอร์เซปตรอน มีหลายตัวอื่น ๆ ทั่วไปสำหรับเรียกใช้ฟังก์ชันเช่น tanh sigmoid หรือฟังก์ชัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2 วิธีการทำเหมืองข้อมูลสำหรับระบบ Recommender 55
การส่งออกจะได้รับโดยข้อสรุปถึงแต่ละค่าปัจจัยการผลิตตามน้ำหนักของการเชื่อมโยงของตนและเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับθkเกณฑ์บางอย่าง ฟังก์ชั่นการส่งออกสามารถแสดงโดยใช้สมการ 2.7 รูปแบบตรอนเป็นเอ้อจัดประเภทเชิงเส้นที่มีไฟที่เรียบง่ายและขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ EF เพียงพอ แต่นอกเหนือจากการที่เรียบง่ายเกณฑ์การใช้ฟังก์ชั่นในรูปแบบ Perceptron มีหลายทางเลือกอื่น ๆ ทั่วไปสำหรับฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเช่น sigmoid, tanh หรือฟังก์ชั่นขั้นตอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลวิธีการทำเหมืองเพื่อแนะนำระบบ 55
ผลผลิตได้โดยสรุปแต่ละค่าของข้อมูลตามน้ำหนักของการเชื่อมโยงและการเปรียบเทียบผลผลิตของตนกับเกณฑ์θ K . ฟังก์ชันเอาต์พุตที่สามารถแสดงการใช้อีคิว 2.7 . ที่เป็นเชิงเส้นแบบธรรมดา classi จึงเอ้อที่ได้ง่าย และ EF จึง cient การเรียนรู้ขั้นตอนวิธี แต่นอกจาก func - เกณฑ์ง่าย ๆไว้ใช้ในแบบธรรมดา มีหลายทางเลือกที่พบบ่อยอื่น ๆ เพื่อกระตุ้นการทำงาน เช่น แบบตัณหา หรือขั้นตอนการทำงาน ,
.