Bộ phân loại trong học máy là gì?

2024 Tác giả: Elizabeth Oswald | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-13 00:14

Trong thống kê, phân loại là vấn đề xác định một quan sát thuộc về nhóm danh mục nào. Ví dụ như gán một email nhất định vào lớp "thư rác" hoặc "không phải thư rác" và chỉ định chẩn đoán cho một bệnh nhân nhất định dựa trên các đặc điểm quan sát được của bệnh nhân.

Bộ phân loại trong học máy có nghĩa là gì?

Bộ phân loại trong học máy làmột thuật toán tự động sắp xếp hoặc phân loại dữ liệu thành một hoặc nhiều tập hợp “lớp.” Một trong những ví dụ phổ biến nhất là công cụ phân loại email quét email để lọc chúng theo nhãn lớp: Spam hoặc Not Spam.

Mục đích của trình phân loại là gì?

Bộ phân loại là một giả thuyết hoặc hàm có giá trị rời rạcđược sử dụng để gán nhãn lớp (phân loại) cho các điểm dữ liệu cụ thể. Trong ví dụ phân loại email, trình phân loại này có thể là một giả thuyết để gắn nhãn email là spam hoặc không phải spam.

Bộ phân loại nghĩa là gì?

1: một máy phân loại cụ thể:máy phân loại các thành phần của một chất(chẳng hạn như quặng) 2: một từ hoặc morpheme được sử dụng với chữ số hoặc danh từ chỉ định các đối tượng có thể đếm được hoặc có thể đo lường được.

Bộ phân loại trong AI là gì?

Trong khoa học dữ liệu, bộ phân loại làmột loại thuật toán học máy được sử dụng để gán nhãn lớp cho đầu vào dữ liệu. … Các thuật toán phân loại được đào tạosử dụng dữ liệu được gắn nhãn; chẳng hạn như trong ví dụ nhận dạng hình ảnh, bộ phân loại nhận dữ liệu đào tạo gắn nhãn hình ảnh.