In the machine learning literature

In the machine learning literature discretization methods have been categorized into two groups: supervised and unsupervised discretization. The first of the unsupervised discretization method is equal interval width discretization, where the range of observed values is divided into k internals of equal length as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการเรียนรู้วิธีการที่ไม่ต่อเนื่องวรรณกรรมที่ได้รับการแบ่งออกเป็นสองกลุ่มคือดูแลและไม่ต่อเนื่องใกล้ชิด ครั้งแรกของวิธีการที่ไม่ต่อเนื่องใกล้ชิดเท่ากับช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่องที่มีความกว้างที่ช่วงของค่าที่สังเกตแบ่งออกเป็น internals k ยาวเท่ากันดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในเอกสารประกอบการเรียนรู้เครื่อง discretization วิธีได้ถูกจัดประเภทเป็น 2 กลุ่ม: แบบมีผู้สอน และ unsupervised discretization ครั้งแรกของวิธีการ unsupervised discretization เป็นช่วงเท่ากับความกว้าง discretization ที่ช่วงของค่าสังเกตแบ่ง internals k ความยาวเท่ากันเป็นดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในเอกสารการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์วิธีการ discretization ได้รับการแบ่งออกเป็นสองกลุ่มมีการตรวจสอบและไม่มีการตรวจสอบ discretization ครั้งแรกของวิธีการ discretization discretization โดยไม่ต้องมีการตรวจสอบที่มีความกว้างของช่วงเวลาที่เท่ากับช่วงของค่าน่าสังเกตคือแบ่งออกเป็นได้เฉพาะบุคคล ภายใน K ของความยาวเท่ากันดังนี้: