Like many classification algorithms

Like many classification algorithms, most boosting procedures are formulated for the binary classification
setting. Schapire and Singer generalize AdaBoost to the multiclass setting producing several alternative procedures of which the best (empirically) is AdaBoost.MH [14].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เช่นหลายประเภทอัลกอริทึม ขั้นตอนการกระจายส่วนใหญ่มีสูตรการจัดไบนารีตั้งค่า Schapire และนักร้องเม AdaBoost ค่า multiclass ผลิตหลายขั้นตอนทางเลือกที่ดีที่สุด (empirically) เป็น AdaBoost.MH [14]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่หลายขั้นตอนการส่งเสริมมากที่สุดเป็นสูตรสำหรับการจัดหมวดหมู่ไบนารีการตั้งค่า Schapire และนักร้องคุย AdaBoost การตั้งค่าแบบหลายขั้นตอนการผลิตหลายทางเลือกที่ดีที่สุด (สังเกตุ) เป็น AdaBoost.MH [14]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชอบขั้นตอนวิธีการจำแนกมากที่สุดการส่งเสริมขั้นตอนสูตรสำหรับไบนารีประเภท
การตั้งค่า schapire และนักร้องอนุมาน adaboost เพื่อการผลิตหลายขั้นตอนหลายทางเลือกที่ดีที่สุด ( เชิงประจักษ์ ) adaboost.mh [ 14 ]