Ensemble learning is a machine lear

Ensemble learning is a machine learning paradigm where
multiple learners are trained to solve the same problem. In
contrast to ordinary machine learning approaches that try to
learn one hypothesis from training data, ensemble methods try
to construct a set of hypotheses and combine them to useThis method is used to improve the performance and accuracy
of classification task. The multiple classifier systems are based
on the aggregation of a pool of classifiers such that their fusion
achieves higher performance than the single classifiers. The key
idea of most methods for building ensemble of classifiers is to
modify the training dataset, builds classifiers on these n new

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Ansambel belajar adalah sebuah mesin belajar paradigma mana Beberapa pelajar dilatih untuk memecahkan masalah yang sama. Dalam kontras dengan pendekatan pembelajaran mesin biasa yang mencoba untuk Pelajari satu hipotesis dari pelatihan data, cobalah metode ansambel untuk membangun satu set hipotesis dan menggabungkan mereka untuk useThis metode digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi tugas klasifikasi. Beberapa sistem Penjodoh didasarkan pada agregasi kolam kelompok sehingga fusi mereka mencapai kinerja yang lebih tinggi daripada kelompok tunggal. Kunci ide dari kebanyakan metode untuk membangun ansambel dari kelompok adalah untuk memodifikasi dataset pelatihan, membangun kelompok di n ini baru

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Belajar Ensemble adalah paradigma pembelajaran mesin di mana
beberapa peserta didik dilatih untuk memecahkan masalah yang sama. Dalam
Berbeda dengan pendekatan pembelajaran mesin biasa yang mencoba untuk
belajar satu hipotesis dari data pelatihan, metode ensemble mencoba
untuk membangun satu set hipotesis dan menggabungkan mereka dengan metode useThis digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi
tugas klasifikasi. Beberapa sistem classifier didasarkan
pada agregasi kolam pengklasifikasi sehingga fusi mereka
mencapai kinerja yang lebih tinggi daripada pengklasifikasi tunggal. Kunci
ide yang paling metode untuk membangun ansambel pengklasifikasi adalah untuk
memodifikasi dataset pelatihan, membangun pengklasifikasi pada ini n baru