Định nghĩa của từ classifier

classifiernoun

phân loại

/ˈklæsɪfaɪə(r)//ˈklæsɪfaɪər/

Thuật ngữ "classifier" bắt nguồn từ lĩnh vực ngôn ngữ học, cụ thể là trong bối cảnh nghiên cứu cấu trúc ngữ pháp trong các ngôn ngữ được người dân bản địa ở Đông Nam Á nói, đáng chú ý nhất là trong nhóm ngôn ngữ Malayo-Polynesia. Trong các ngôn ngữ này, chẳng hạn như tiếng Khmer, tiếng Thái và tiếng Dani, các phạm trù từ vựng tương đối đơn giản như danh từ và động từ không được biến cách hoặc chia động từ cho các đặc điểm ngữ pháp như thì, ngôi hoặc số, như trong các ngôn ngữ Ấn-Âu như tiếng Anh hoặc tiếng Đức. Thay vào đó, các đặc điểm này được mã hóa trong các từ chức năng, được gọi là từ phân loại, được đặt giữa danh từ và động từ. Từ phân loại được sử dụng để biểu thị hình dạng, kích thước và số lượng danh từ, và chúng có thể rất chi tiết và cụ thể, từ các phép đo chính xác như "bảy cm" đến các phạm trù trừu tượng như "tám người". Trong các nền văn hóa Đông Nam Á, các từ phân loại này thường có ý nghĩa văn hóa và xã hội, chẳng hạn như sự tôn trọng hoặc sự quen thuộc, liên quan đến các lĩnh vực sống tương ứng của con người, động vật và đồ vật. Nghiên cứu về các phân loại và cách chúng liên quan đến các cấu trúc ngữ pháp và nhận thức rộng hơn của các ngôn ngữ này là một lĩnh vực quan trọng của nghiên cứu ngôn ngữ, làm sáng tỏ sự phức tạp và tính phổ quát của ngôn ngữ loài người, cũng như vai trò của văn hóa và kinh nghiệm trong việc định hình cấu trúc ngôn ngữ. Ngoài ra, nghiên cứu này có ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như bảo tồn ngôn ngữ và ngôn ngữ học giáo dục, vì chúng có thể giúp bảo tồn các ngôn ngữ đang bị đe dọa và dạy các ngôn ngữ này cho các thế hệ trẻ hơn, những người có thể đã lớn lên khi nói các ngôn ngữ có liên quan nhưng khác biệt.

Tóm Tắt

typedanh từ

meaningngười phân loại

namespace
Ví dụ:
  • 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.