classifier أمثلة على

• A classifier can be trained in various ways; there are many statistical and machine learning approaches.
  يمكن تدريب المصنفات بطرق مختلفة، فهناك العديد من المناهج الإحصائية ومناهج تعليم الآلة.
• This can be realized supervised by a trained classifier or unsupervised by the application of similarity measures.
  يتم ذلك بمعدل غير معلن أو بطريقة خاضعة للرقابة بعد المؤشرات الاقتصادية.
• Hence, high input dimensionality typically requires tuning the classifier to have low variance and high bias.
  من هنا ارتفاع أبعاد المدخلات عادة ما يتطلب ضبط المصنف ليتمكن من الوصول انحراف منخفض و انحياز عالي.
• The prediction error of a learned classifier is related to the sum of the bias and the variance of the learning algorithm.
  خطأ التنبؤ للمصنف المدرب هو وثيق الصلة بمجموع الانحياز و الانحراف لخوارزمية التعلم.
• Various empirical tests have been performed to compare classifier performance and to find the characteristics of data that determine classifier performance.
  أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات وللعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء.
• Various empirical tests have been performed to compare classifier performance and to find the characteristics of data that determine classifier performance.
  أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات وللعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء.
• Depending on the level of resource recovery, material can be put through an air classifier which separates light organic material from heavy organic material.
  واستنادًا إلى مستوى استرداد الموارد، يمكن وضع المواد على مصنف هوائي يقوم بفصل المواد العضوية الخفيفة عن المواد العضوية الثقيلة.
• The Bayes error rate of the data distribution is the probability an instance is misclassified by a classifier that knows the true class probabilities given the predictors.
  معدل الخطأ في بايز لتوزيع البيانات هو احتمال أن يتم تصنيف الحالة بشكل خاطئ بواسطة مصنف يعرف احتمال الفئة الصحيحة.
• In statistical classification, Bayes error rate is the lowest possible error rate for any classifier of a random outcome (into, for example, one of two categories) and is analogous to the irreducible error.
  (فبراير 2019) في التصنيف الإحصائي، فإن معدل خطأ بايز هو أقل معدل خطأ ممكن لأي مصنِّف لنتيجة عشوائية ( على سبيل المثال ، التصنيف إلى واحدة من فئتين).
• After earning her BA from St. John's College in 1977, Forrest studied Computer and Communication Sciences at the University of Michigan, where she received her MS in 1982, and in 1985 her PhD, with a thesis entitled "A study of parallelism in the classifier system and its application to classification in KL-ONE semantic networks."
  بعدما حصلت على شهادة البكالوريوس من كلية سانت جون في عام 1977، درست فورست علوم الكمبيوتر والاتصال في جامعة ميشيغان حيث حصلت هناك على ماجستير في عام 1982 وفي عام 1985 نالت شهادة الدكتوراه مع أطروحة بعنوان "دراسة التوازي في الأنظمة المصنفة وتطبيقه على التصنيفات في الشبكات الدلالية".