Experimental results show that ense

Experimental results show that ensembles can produce better results than any
classifier in isolation. Bell et al. [11], for instance, used a combination of 107 differ-
ent methods in their progress prize winning solution to the Netflix challenge. They
state that their findings show that it pays off more to find substantially different ap-
proaches rather than focusing on refining a particular technique. In order to blend
the results from the ensembles they use a linear regression approach and to derive
weights for each classifier, they partition the test dataset into 15 different bins and
derive unique coefficients for each of the bins. Different uses of ensembles in the
context of the Netflix prize can be tracked in other approaches such as in Schclar et
al.’s [67] or Toescher et al.’s [71].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลการทดลองแสดงว่า วงสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าที่classifier แยก เบลล์ et al. [11], เช่น ใช้รวม 107 แตกต่าง-วิธีการเอนท์ในโซลูชันชนะรางวัลความก้าวหน้าความท้าทาย Netflix พวกเขารัฐที่ findings ของพวกเขาแสดงว่า จะจ่ายออกมากขึ้นเพื่อ find แตก ap -proaches แทนที่เน้น refining เทคนิคเฉพาะ การผสมผสานผลจากวงพวกเขาใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นและ การสืบทอดมาน้ำหนักสำหรับแต่ละ classifier พวกเขาผนังชุดข้อมูลทดสอบใน 15 แตกต่างกัน และมา coefficients ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละช่อง ใช้แตกต่างกันของวงในการสามารถติดตามของรางวัล Netflix อื่น ๆ วิธีต่าง ๆ เช่น Schclar etal. ของ [67] หรือ Toescher et al. ของ [71]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าตระการตาสามารถผลิตผลลัพธ์ที่ดีกว่าใด ๆ
เอ้อจัดประเภทในการแยก เบลล์, et al [11] ตัวอย่างเช่นใช้การรวมกันของ 107 แตกต่าง
ในวิธีการที่กิจการได้รับรางวัลความคืบหน้าของพวกเขาชนะวิธีการแก้ความท้าทาย ix ชั้นสุทธิ พวกเขา
ระบุว่า ndings สายของพวกเขาแสดงให้เห็นว่ามันจ่ายออกมากขึ้นที่จะสาย ND ชั่นที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ
proaches แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่หนิงอีกสายเทคนิคโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เพื่อที่จะผสมผสาน
ผลลัพธ์ที่ได้จากการผสมวงที่พวกเขาใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นและเพื่อให้ได้
น้ำหนักในแต่ละจัดประเภทไฟเอ้อพวกเขาแบ่งพาร์ติชันชุดทดสอบเป็น 15 ถังแตกต่างกันและ
ได้รับมา cients ไฟ COEF ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละถังขยะ การใช้งานที่แตกต่างกันของวงใน
บริบทของรางวัล ix ชั้นสุทธิสามารถติดตามได้ในวิธีการอื่น ๆ เช่นใน Schclar et
al. ของ [67] หรือ Toescher et al. ของ [71]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าตระการตาสามารถให้ผลลัพธ์ดีกว่า
classi จึงเอ้อในการแยก . ระฆัง et al . [ 11 ] ตัวอย่าง ใช้การรวมกันของ 107 แตกต่าง -
ENT วิธีการความคืบหน้ารางวัลชนะโซลูชั่นสุทธิfl 9 ท้าทาย พวกเขา
รัฐ ndings จึงของพวกเขาแสดงให้เห็นว่า มันจ่ายออกมากขึ้นจึงแตกต่างกันอย่างมากและ AP -
proaches แทนที่จะเน้นอีกครั้งจึงหนิงเทคนิคเฉพาะ เพื่อให้กลมกลืน
ผลลัพธ์จากการผสม ก็ใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นและสืบทอด
น้ำหนักแต่ละ classi จึงเอ้อ พวกเขาแบ่งการทดสอบข้อมูลลงในถังขยะ และสืบทอดเอกลักษณ์แตกต่างกัน 15
coef จึง cients สำหรับแต่ละของถังขยะ . ใช้แตกต่างกันของตระการตาใน
บริบทของสุทธิfl 9 รางวัล สามารถติดตามได้ในแนวทางอื่น เช่น ใน schclar et al
. [ 67 ] หรือ toescher et al . [ 71 ] .