As discussed in Section 1.5.1, when

As discussed in Section 1.5.1, when there is noise present on the data, the interpolating function which gives the best generalization is one which is typically much smoother and which averages over the noise on the data. An ad- ditional limitation of the exact interpolation procedure discussed above is that the number of basis functions is equal to the number of patterns in the data set, and so for large data sets the mapping function can become very costly to evaluate.

Kết quả (Việt) 1:

Như được thảo luận trong phần 1.5.1, khi không có tiếng ồn hiện nay trên dữ liệu, các chức năng interpolating đó cung cấp cho tổng quát tốt nhất là một mà là thường nhiều mượt mà và có trung bình hơn tiếng ồn trên dữ liệu. Một hạn chế quảng cáo-ditional của các thủ tục chính xác nội suy thảo luận ở trên là số hàm cơ sở là tương đương với số mô hình trong bộ dữ liệu, và vì vậy đối với tập dữ liệu lớn các chức năng lập bản đồ có thể trở thành rất tốn kém để đánh giá.

Kết quả (Việt) 2:

Như đã thảo luận trong Phần 1.5.1, khi có tiếng ồn hiện nay trên các dữ liệu, chức năng nội suy trong đó cung cấp các khái quát nhất là một mà thường là trơn tru hơn nhiều và trong đó trung bình trong tiếng ồn trên dữ liệu. Một hạn chế ditional quảng cáo- của thủ tục nội suy chính xác đã thảo luận ở trên là số lượng các chức năng cơ bản là tương đương với số lượng của các mẫu trong tập dữ liệu, và do đó, cho dữ liệu lớn các chức năng lập bản đồ có thể trở nên rất tốn kém để đánh giá.