boosting

这种权重表例如能够利用称为 Adaboost的公知的学习方法来生成 (Yoav Freund，Robert E.Schapire，“Adecision-theoretic generalization of on-line learning and an application toboosting”，European Conference on Computational Learning Theory，September 20，1995.)。

このような重みテーブルは、例えば、Adaboostと呼ばれる公知の学習方法を利用して作成することができる（Yoav Freund, Robert E. Schapire,"A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting", European Conference on Computational Learning Theory, September 20，1995．）。 - 中国語 特許翻訳例文集

另外，Adaboost是适应性推进 (boosting)学习方法的一种，是以大量教师样本为基础，从多个弱识别器候补中选择多个对识别有效的弱识别器，对它们赋予权重以进行结合，由此实现高精度的识别器的学习方法。

なお、Adaboostは、適応的なブースティング学習方法の1つで、大量の教師サンプルをもとに、複数の弱識別器候補の中から識別に有効な弱識別器を複数個選択し、それらを重み付けして統合することによって高精度な識別器を実現する学習方法である。 - 中国語 特許翻訳例文集

如果 AMC排列是 2个各具有 3个符号的收集段 (bin)(2x3)或 1个具有 6个符号的收集段 (1x6)，那么可以用在图 6A中的上部的结构来配置 DL-MAP IE 600，其具有 8个比特长度的子信道偏移 604、3个比特长度的提升 (boosting)字段 606、5个比特长度的 OFDMA三重符号数目字段 608、和 6个比特长度的子信道数目字段 610。

AMC置換が3つのシンボルごとに2つのビン（2×3）または6つのシンボルごとに1つのビン（1×6）である場合、DL−MAP IE600は、8ビットの長さを有するサブチャネルオフセット604と、3ビットの長さを有するブースティングフィールド606と、5ビットの長さを有するOFDMAトリプルシンボル数フィールド608と、6ビットの長さを有するサブチャネル数フィールド610とをもつ、図6A中の上部構造で構成できる。 - 中国語 特許翻訳例文集