Both systems are top-performing , s

Both systems are top-performing , state of the art classifiers . In a recent evaluation of classication methods [26 ] on the Reuters newswire collection (next section ), the break-even point values were 85% for both kNN and LLSF, outperforming all the other systems evaluated on the same collection , including symbolic rule learning by RIPPER (80%)[3 ], SWAP-1 (79%)[1 ] and CHARADE (78%)[16 ], a decision approach using C4.5 (79%)[15 ], inductive learning by
Sleeping Exp erts (76%)[3 ], and a t ypical information retrieval approach named Rocchio (75%)[3 ]

Kết quả (Việt) 1:

Cả hai hệ thống là đầu có hiệu suất, tình trạng máy phân loại nghệ thuật. Trong một đánh giá tại cơ cation phương pháp [26] trên bộ sưu tập newswire Reuters (phần kế tiếp), các giá trị điểm hòa vốn là 85% cho cả hai kNN và LLSF, outperforming tất cả các hệ thống khác đánh giá trên cùng một bộ sưu tập, bao gồm cả biểu tượng quy tắc học tập bởi RIPPER (80%) [3], trao đổi-1 (79%) [1] và CHARADE (78%) [16], một cách tiếp cận quyết định bằng cách sử dụng C4.5 (79%) [15], quy nạp học bởiNgủ Exp erts (76%) [3], và một cách tiếp cận thông tin tra cứu t ypical tên là Rocchio (75%) [3]

Kết quả (Việt) 2:

Cả hai hệ thống được hiệu suất hàng đầu, trạng thái của phân loại nghệ thuật. Trong một đánh giá gần đây của các phương pháp phân loại cation [26] về việc thu mạng tin Reuters (phần tiếp theo), các giá trị điểm break-thậm chí là 85% cho cả kNN và LLSF, vượt tất cả các hệ thống khác đánh giá trên cùng tuyển tập, bao gồm cả quy tắc mang tính biểu tượng học bằng cách Ripper (80%) [3], SWAP-1 (79%) [1] và CHARADE (78%) [16], một cách tiếp cận quyết định sử dụng C4.5 (79%) [15], quy nạp học tập bằng cách
ngủ Erts Exp (76%) [3], và thông tin ypical phương pháp thu hồi tên Rocchio (75%) [3]