In this sense, SVM may serve as a p

In this sense, SVM may serve as a promising alternative combining the strengths of conventional statistical methods that are more theory-driven and easy to analyze, and machine learning methods that are more data-driven, distributionfree and robust

Kết quả (Việt) 1:

Trong ý nghĩa này, SVM có thể phục vụ như là một thay thế hứa hẹn kết hợp những thế mạnh của phương pháp thống kê thông thường hơn lý thuyết điều khiển và dễ dàng để phân tích, và máy học tập phương pháp là nhiều dữ liệu-driven, distributionfree và mạnh mẽ

Kết quả (Việt) 2:

Trong ý nghĩa này, SVM có thể phục vụ như là một thay thế đầy hứa hẹn kết hợp những thế mạnh của phương pháp thống kê thông thường mà có nhiều lý thuyết điều khiển và dễ dàng để phân tích, và máy học các phương pháp được nhiều dữ liệu điều khiển, distributionfree và mạnh mẽ