We are considering a number of impr

We are considering a number of improvements and extensions to the CDW
algorithms. First, the CDW weighting algorithm could be extended to process
numeric features in addition to symbolic ones. The most straightforward way
to do this is to partition numeric features into histogram buckets. However,
this discards some of the information present in the numeric values. A better
extension would take into account the continuous nature of numeric features
while preserving the paradigm that the weight of a feature should be based
directly on its usefulness in distinguishing classes

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรากำลังพิจารณาจำนวนของการปรับปรุงและส่วนขยายไปยัง CDW
อัลกอริทึม ครั้งแรกที่อัลกอริทึมน้ำหนัก CDW
อาจจะขยายการประมวลผลคุณลักษณะที่เป็นตัวเลขนอกเหนือไปจากคนที่เป็นสัญลักษณ์
วิธีที่ตรงไปตรงมามากที่สุดที่จะทำนี้คือการแบ่งพาร์ติชันคุณลักษณะที่เป็นตัวเลขลงในถังกราฟ
แต่นี้ทิ้งบางส่วนของข้อมูลที่มีอยู่ในค่าตัวเลข ดีกว่าการขยายจะคำนึงถึงธรรมชาติอย่างต่อเนื่องของคุณลักษณะที่เป็นตัวเลขในขณะที่รักษากระบวนทัศน์ที่น้ำหนักของคุณลักษณะที่ควรจะขึ้นอยู่โดยตรงบนประโยชน์ในการเรียนที่แตกต่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราพิจารณาจำนวนของการปรับปรุง และขยายไปยัง CDW
อัลกอริธึม แรก , CDW ( อัลกอริทึมสามารถขยายกระบวนการ
ตัวเลขคุณสมบัตินอกเหนือจากที่สัญลักษณ์
วิธีที่ตรงไปตรงมามากที่สุดที่จะทำนี้คือพาร์ทิชันคุณลักษณะตัวเลขลงในถังฮิสโตแกรม อย่างไรก็ตาม
นี้ทิ้งบางส่วนของข้อมูลปัจจุบันในค่าตัวเลข ดีกว่า
การจะเอาเข้าบัญชีต่อเนื่องธรรมชาติคุณสมบัติตัวเลข
ในขณะที่รักษากระบวนทัศน์ที่น้ำหนักของคุณลักษณะที่ควรใช้
โดยตรงในประโยชน์ของการแยกชั้นเรียน