danh từ
người phân loạiDefinition of classifier
classifiernoun
phân loại
/ˈklæsɪfaɪə(r)//ˈklæsɪfaɪər/The term "classifier" originated in the field of linguistics, specifically in the context of studying the structure of grammar in languages spoken by indigenous populations in Southeast Asia, most notably in the Malayo-Polynesian family of languages. In these languages, such as Khmer, Thai, and Dani, relatively simple lexical categories like nouns and verbs are not inflected or conjugated for grammatical features like tense, person or number, as in Indo-European languages like English or German. Instead, these features are encoded in function words, called classifiers, that are placed between the noun and verb. Classifiers are used to represent the shape, size, and quantity of nouns, and they can be highly granular and specific, ranging from precise measurements like "seven centimeters" to abstract categories like "eight persons." In Southeast Asian cultures, these classifiers often have cultural and social significance, such as respect or familiarity, related to the respective life spheres of people, animals, and objects. The study of classifiers and the way they relate to the broader grammatical and cognitive structures of these languages is an important area of linguistic inquiry, shedding light on the complexity and universality of human language, as well as the role of culture and experience in shaping language structure. Additionally, this research has practical applications in areas such as language conservation and educational linguistics, as they can help to preserve endangered languages and teach these languages to younger generations who may have grown up speaking related but distinct languages.
Summarydanh từ
người phân loại
danh từngười phân loạinamespace
Example:
- The machine learning algorithm we developed is a highly accurate classifier that can distinguish between different categories of images.
Thuật toán học máy mà chúng tôi phát triển là một công cụ phân loại có độ chính xác cao, có thể phân biệt giữa các loại hình ảnh khác nhau.
- It's important to choose the right classifier for your specific problem, as not all classifiers are equally effective for all types of data.
Điều quan trọng là phải chọn đúng bộ phân loại cho vấn đề cụ thể của bạn vì không phải tất cả các bộ phân loại đều có hiệu quả như nhau đối với mọi loại dữ liệu.
- The decision tree classifier is a popular choice for categorical data, as it can easily handle both discrete and continuous variables.
Trình phân loại cây quyết định là lựa chọn phổ biến cho dữ liệu phân loại vì nó có thể dễ dàng xử lý cả biến rời rạc và biến liên tục.
- For high-dimensional and complex feature spaces, support vector machines (SVMsare often the preferred classifier due to their ability to separate data by creating hyperplanes.
Đối với không gian đặc trưng phức tạp và có nhiều chiều, máy vectơ hỗ trợ (SVM) thường là bộ phân loại được ưu tiên do khả năng phân tách dữ liệu bằng cách tạo siêu phẳng.
- Random forests are an effective classifier for handling noisy and uncertain data, as they can handle large amounts of variability and uncertainty in training data.
Rừng ngẫu nhiên là một công cụ phân loại hiệu quả để xử lý dữ liệu nhiễu và không chắc chắn vì chúng có thể xử lý lượng lớn biến động và không chắc chắn trong dữ liệu đào tạo.
- Neural networks are powerful classifiers that can learn complex decision boundaries through backpropagation and supervised learning.
Mạng nơ-ron là bộ phân loại mạnh mẽ có thể học được ranh giới quyết định phức tạp thông qua phương pháp truyền ngược và học có giám sát.
- In cases where the number of features is greater than the number of samples,ℓ1 regularized logistic regression is a suitable classifier that can effectively handle high-dimensional data.
Trong trường hợp số lượng tính năng lớn hơn số lượng mẫu, hồi quy logistic chính quyℓ1 là bộ phân loại phù hợp có thể xử lý hiệu quả dữ liệu có nhiều chiều.
- Logistic regression, on the other hand, is commonly used as a classifier for binary classification problems, where two classes need to be predicted probabilistically.
Mặt khác, hồi quy logistic thường được sử dụng như một bộ phân loại cho các vấn đề phân loại nhị phân, trong đó hai lớp cần được dự đoán theo xác suất.
- K nearest neighbors (KNNsare simple and versatile classifiers that can be used in a variety of applications, from text classification to anomaly detection.
K láng giềng gần nhất (KNN) là bộ phân loại đơn giản và linh hoạt có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ phân loại văn bản đến phát hiện bất thường.
- In future research, we aim to explore the use of deep learning classifiers, such as convolutional neural networks (CNNsand recurrent neural networks (RNNs), to detect subtle patterns and relationships in complex data.
Trong nghiên cứu trong tương lai, chúng tôi đặt mục tiêu khám phá việc sử dụng các bộ phân loại học sâu, chẳng hạn như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN), để phát hiện các mẫu và mối quan hệ tinh tế trong dữ liệu phức tạp.