under mild technical conditions (se

under mild technical conditions (see Appendix A). Remarkably, the decision rule constructed by
Adaboost remains reasonably simple so that it is not prone to overfitting, which means that the
empirically learned rule often generalizes well. For more details on the method, we refer to [2, 3].
Despite its groundbreaking success, it ought to be said that Adaboost does not learn what a face

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภายใต้อ่อนเงื่อนไขทางเทคนิค (ดูภาคผนวก A) อย่างยิ่ง กฎการตัดสินใจที่สร้างโดยAdaboost อยู่อย่างสมเหตุสมผลเพื่อให้ไม่ overfitting ซึ่งหมายความ ว่า โอกาสกฎการเรียนรู้ empirically มัก generalizes ดี สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการ เราถึง [2, 3]แม้จะประสบความสำเร็จคว้า มันควรที่จะพูดว่า Adaboost เรียนหน้าใด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภายใต้เงื่อนไขทางเทคนิคที่ไม่รุนแรง (ดูภาคผนวก A) อย่างน่าทึ่งกฎการตัดสินใจสร้างโดย
Adaboost
ยังคงมีเหตุผลเพื่อให้ง่ายว่ามันไม่ได้มีแนวโน้มที่จะอิงซึ่งหมายความว่าการปกครองมักจะสังเกตุได้เรียนรู้generalizes ดี สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่เราจะเรียก [2, 3].
อย่างไรก็ตามความสำเร็จที่ก้าวล้ำของมันก็ควรจะกล่าวว่า Adaboost ไม่ได้เรียนรู้สิ่งที่ใบหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภายใต้เงื่อนไขทางเทคนิคที่ไม่รุนแรง ( ดูภาคผนวก ) อย่างไรก็ดี การตัดสินใจกฎที่สร้างขึ้นโดย
adaboost ยังคงมีเหตุผลง่าย ๆดังนั้นจึงไม่เสี่ยง overfitting ซึ่งหมายความว่า
สังเกตุเรียนรู้กฎบ่อยๆเช่นนี้ได้ขยายดี สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่เราดูที่ [ 2 , 3 ] .
แม้จะ groundbreaking ความสำเร็จ มันควรจะกล่าวว่า adaboost ไม่ได้เรียนรู้อะไร หน้า