In statistics literature, the major

In statistics literature, the majority of the models are based on generalized linear models [10]. The proportional odds model (POM) [10] is a well-known statistical approach for OR,
in which they rely on a specific distributional assumption on the unobservable latent variables (generally assuming a logistic distribution) and a stochastic ordering of the input space.
OR has evolved in the last years in the machine learning field, with many achievements for the community [11], from support vector machine (SVM) approaches [12], [13] to Gaussian processes [14] and discriminant learning [15]

Kết quả (Việt) 1:

Trong văn học thống kê, phần lớn các mô hình được dựa trên mô hình tuyến tính tổng quát [10]. Mô hình tỷ lệ cược tỷ lệ (POM) [10] là một phương pháp thống kê nổi tiếng cho OR,trong đó họ dựa vào một giả định distributional cụ thể về các yếu tố tiềm ẩn unobservable (thường giả sử một phân phối hậu cần) và một thứ tự ngẫu nhiên đầu vào không gian.HOẶC đã phát triển trong năm qua trong lĩnh vực học tập máy, với nhiều thành tựu cho cộng đồng [11], từ hỗ trợ vector machine (SVM) phương pháp tiếp cận [12], [13] để quá trình Gaussian [14] và biệt thức học tập [15]

Kết quả (Việt) 2:

Trong văn học thống kê, phần lớn các mô hình dựa trên các mô hình tuyến tính tổng quát [10]. Các tỷ lệ cược mô hình tỷ lệ thuận (POM) [10] là một phương pháp thống kê nổi tiếng với OR,
trong đó họ dựa trên một giả định về phân phối cụ thể về các biến tiềm ẩn không quan sát được (thường giả định một phân phối hậu cần) và một trật tự ngẫu nhiên của không gian đầu vào.
OR đã phát triển trong những năm qua trong lĩnh vực học máy, với nhiều thành tích cho các cộng đồng [11], từ máy vector hỗ trợ (SVM) phương pháp tiếp cận [12], [13] để quá trình Gaussian [14] và biệt thức học tập [15]