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