A review of existing research in ma

A review of existing research in machine learning observes that the major research efforts have been done on the internal information based approaches,although the external information based approaches may be more meaningful and effective. This may stem from the fact that external information covers a very diverse range, is highly subjective, and usually is not well-de¯ned. Consequently,it may be di±cult to build a well-accepted model. In this paper, we only consider very simple cases of external information based on our intuitions. We provide a formal model of machine learning by considering user preference of attributes.
The model seamlessly combines internal information and external information.

Kết quả (Việt) 1:

Bình luận của các nghiên cứu hiện tại trong máy học quan sát rằng những nỗ lực nghiên cứu lớn đã được thực hiện trên phương pháp tiếp cận thông tin nội bộ dựa trên, mặc dù các thông tin bên ngoài dựa trên phương pháp tiếp cận có thể hiệu quả và có ý nghĩa hơn. Điều này có thể xuất phát từ thực tế rằng thông tin bên ngoài bao gồm một phạm vi rất đa dạng, là rất chủ quan, và thường là không tốt-de¯ned. Do đó,nó có thể là di±cult để xây dựng một mô hình đón nhận nồng nhiệt. Trong bài này, chúng tôi chỉ xem xét các trường hợp rất đơn giản bên ngoài thông tin dựa trên intuitions của chúng tôi. Chúng tôi cung cấp một mô hình chính thức của máy học bằng cách xem xét người sử dụng ưu đãi của thuộc tính.
các mô hình liên tục kết hợp thông tin nội bộ và bên ngoài thông tin.

Kết quả (Việt) 2:

Một nghiên cứu hiện có trong máy học quan sát thấy rằng những nỗ lực nghiên cứu lớn đã được thực hiện trên phương pháp tiếp cận dựa trên thông tin nội bộ, mặc dù các phương pháp tiếp cận dựa trên thông tin bên ngoài có thể có ý nghĩa và hiệu quả hơn. Điều này có thể xuất phát từ thực tế là thông tin đối ngoại bao gồm một phạm vi rất đa dạng, là rất chủ quan, và thường không phải là tốt-de ¯ Ned. Do đó, nó có thể di ± giáo phái để xây dựng một mô hình được chấp nhận. Trong bài báo này, chúng tôi chỉ xem xét những trường hợp đơn giản của thông tin đối ngoại dựa trên trực giác của chúng tôi. Chúng tôi cung cấp một mô hình chính thức của máy học bằng cách xem xét ưu tiên sử dụng các thuộc tính.
Mô hình liên tục kết hợp thông tin nội bộ và thông tin đối ngoại.