Question

请帮我翻译如下几个句子。

1、Indeed, considering the effect of bagging on the PFLD, it can be clearly seen that the generalisation error of the bagged classifier is shifted with reference to the generalisation error of the original classifier in the direction of the generalisation error of the classifier built on a smaller training sample set.
2、 The classifier instability is measured by calculating the changes in classification of a test set caused by the bootstrap replicate of the original training data set.
3、one samples the training set, generating random independent bootstrap replicates, constructs the classifier on each of these, and aggregates them by a simple majority vote in the final decision rule.
相关术语：
generalisation error:泛化误差。
bagging:bagging
bagged:基于bagging的
set：集
bootstrap replicate：引导副本
decision rule：决策规则

Answer 1

1、事实上，考虑PFLD上的bagging作用，很显然，基于bagging的分类器所产生的泛化误差变化，与初始分类器泛化误差有关，并收敛于一个较小训练样本集上分类器的泛化误差。

2、分类器的不稳定性，通过计算原始训练集的引导副本所引起的测试集分类变动来作为衡量依据。

3、一个xx(一个什么不知道，需要上文)对训练集进行抽样，并生成一系列独立随机的引导副本，各建造一个分类器，在最终决策规则中通过简单多数表决进行汇总。

追问

翻译的非常好，这篇文献还有几百字完事了，一会如果有不会的句子再问你，然后就会采纳。

追答

还请多多指教

追问

if the objects on the border give a better representation of the distribution of the data classes than the original distribution of the data classes and the classifier is potentially able (by its complexity) to distinguish among them well.
麻烦了。representation：表达法。

追答

如果用边界对象所给出的数据类型分布表达法 优于原始的数据类型分布，并且分类器（从其复杂度而言）有能力较好把他们区分开。

Answer 2

1，事实上，考虑的PFLD装袋影响，它可以清楚地看到，袋装分类泛化误差是建立在分类的泛化错误的方向，在原来的分类泛化误差转移一个较小的训练样本集。
2，分类的不稳定性是衡量计算在原来的训练数据集的引导复制造成的测试集的分类变化

追问

你自己读的通吗？

Answer 3

三、一个样本的训练集,进行随机法,建立了独立复制这其中的每一分类,聚集他们以简单多数投票在最后的决策规则。