The basic idea is just create sever

The basic idea is just create several smaller samples of the giventraining data. Each subset will construct a tree, and finally these trees willgenerate a new Tree T’.In this way, we can simplify the class labels. For example, if we separate the datainto ten subsets. Each time the memory cost may be pretty low. Maybe100*50*number of class label(maybe only 10 KB), then that’s only 50MB

Kết quả (Việt) 1:

Ý tưởng cơ bản là chỉ tạo ra một số mẫu nhỏ của các dữ liệu giventraining. Mỗi tập sẽ xây dựng một cây, và cuối cùng những cây willgenerate T cây mới '. Bằng cách này, chúng tôi có thể đơn giản hóa các nhãn lớp. Ví dụ, nếu chúng ta tách tập con datainto mười. Mỗi lần chi phí bộ nhớ có thể là khá thấp. Maybe100 * 50 * số lớp nhãn (có lẽ chỉ 10 KB), sau đó là chỉ 50MB

Kết quả (Việt) 2:

Ý tưởng cơ bản là chỉ cần tạo ra một vài mẫu nhỏ hơn của dữ liệu giventraining. Mỗi tập con sẽ xây dựng một cây, và cuối cùng là những cây willgenerate một cây mới T'.In cách này, chúng ta có thể đơn giản hóa các nhãn lớp. Ví dụ, nếu chúng ta tách datainto mười tập con. Mỗi lần chi phí bộ nhớ có thể được khá thấp. Maybe100 * 50 * số nhãn lớp (có thể chỉ có 10 KB), thì đó là chỉ 50MB