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2013-05-23 12:21
求翻译：Oblique decision trees can be used to overcome this limitation by using test conditions such as w11x1 þ w12x2 þ w10 > 0, where x1 and x2 are the features,w11 and w12 are weights, and w10 is a bias or threshold value (Fig. 3.9).The decision tree is now a linear, multivariate tree. If these test conditions occur near the是什么意思？ 待解决
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Oblique decision trees can be used to overcome this limitation by using test conditions such as w11x1 þ w12x2 þ w10 > 0, where x1 and x2 are the features,w11 and w12 are weights, and w10 is a bias or threshold value (Fig. 3.9).The decision tree is now a linear, multivariate tree. If these test conditions occur near the
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
倾斜判定树可以用于克服这个局限通过使用试验条件例如w11x1 þ w12x2 þ w10 > 0，其中x1和x2是特点， w11，并且w12是重量，并且w10是偏心或阈值(图3.9)。判定树现在是一棵线性，多维分布的树。如果这些试验条件在树的上面附近发生，并且训练集合是大，则训练可以是慢的。
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2013-05-23 12:24:58
倾斜判定树可以通过使用试验条件用于克服这个局限例如w11x1 þ w12x2 þ w10 > 0， x1和x2是特点的地方， w11，并且w12是重量，并且w10是偏心或阈值 (。 3.9). 判定树现在是一棵线性，多维分布的树。 如果这些试验条件在树的上面附近发生，并且训练集合是大，则训练可以是慢的。
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2013-05-23 12:26:38
斜决策树可以用来克服这一局限性，通过使用测试条件，如 w11x1 ⑥ w12x2 ⑥ w10 > 0，在 x 1 和 x 2 是功能、 w11 和 w12 是权重，和 w10 是偏见或阈值的值 (图 3.9)。决策树现在是线性、 多元的树。如果这些测试条件发生靠近顶部的树中，并训练集很大，然后训练可能会很慢。
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2013-05-23 12:28:18
倾斜决策树可以用来克服这种限制使用测试条件,如W11x1þW12x2þW10>0,X1和X2的功能,W11和W12的重量和W10是一个偏见或阈值[图。 3.9].决策树现在是一个线性的,多变量树。 如果这些测试条件的附近发生的树的树顶,和训练集是大型的,那么培训可能会很慢。
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