| dbpprop:abstract
| - In mathematics, a classifier is a mapping from a feature space X to a discrete set of labels Y. Classifiers may either be fixed classifiers or learning classifiers, and learning classifiers may in turn be divided into supervised and unsupervised learning classifiers. The applications of classifiers are wide-ranging. They find use in medicine, finance, mobile phones, computer vision, voice recognition, datamining (supermarket purchasing analysis, retail customer analysis) and uncountable other areas. An example is a classifier that accepts a person's salary details, age, marital status, home address and credit history and classifies the person as acceptable/unacceptable to receive a new credit card or loan. For a list of classifier applications and classifier technologies, please see statistical classification. (en)
- Ein Klassifikator ist ursprünglich ein Sachkatalogbearbeiter im Bibliothekswesen. Allgemein bezeichnet Klassifikator eine Instanz, die Objekte klassifiziert, d. h. in Kategorien einordnet. Welcher Art eine solche Instanz ist, ist vom betrachteten Szenario abhängig: In der Informatik ist ein Klassifikator häufig ein Algorithmus oder ein Programmobjekt, speziell in der Mustererkennung eine mathematische Funktion, die einen Merkmalsraum auf eine Menge von Klassen abbildet. Auch mechanische Bauteile, z. B. zum Sortieren von Münzen nach Größe, können Klassifikatoren darstellen.In vielen Fällen ist die Unterscheidung zwischen Verfahren und Instanz nicht notwendig oder sinnvoll, weshalb der Begriff Klassifikator häufig gleichbedeutend mit Klassifikationsverfahren verwendet wird. (de)
- Matemaattinen luokitin kuvaa on kuvaus diskreetistä tai jatkuvasta piirreavaruudesta <math>X</math> diskreettiin nimikejoukkoon <math>Y</math>. Piirreavaruuden <math>X</math> esiintymää kutsutaan näytteeksi ja nimikejoukon <math>Y</math> esiintymiä luokiksi. Luokitin voi olla kiinteä tai oppiva. Kiinteässä luokittimessa päätöstason parametrit määritetään käsin kun taas oppivassa luokittimessa ne valitaan käyttäen jotakin ohjattua tai ohjaamatonta opetusmenetelmää. Ohjatuissa opetusmenetelmissä hyödynnetään tietoa opetusnäytteiden oikeista luokista. Tärkeä ominaisuus luokittimille on yleistämiskyky. Yleistämiskyky kuvaa luokittimen kykyä luokitella opetusnäytteisiin kuulumattomat näytteet oikein. Luokittimia käytetään laajasti eri alojen sovelluksissa kuten lääketieteessä, taloudessa, tietoliikenteessä, konenäössä, puheentunnistuksessa ja tiedonlouhinnassa. Esimerkki luokittimesta voisi olla internetissä toimiva rahanlainauspalvelu. Palvelu pyytää käyttäjää antamaan tiedot: kuukausipalkka, iäkä, siviilisääty, kotiosoite ja luottotietohistoria. Luokitin päättelee näistä tiedoista voidaanko käyttäjälle myöntää laina tai kuinka suuri laina voidaan myöntää. Järjestelmässä voisi olla kaksi luokkaa: maksukykyinen ja maksukyvytön. Luokittimen opetusdatana voitaisiin käytettää historian aikana kerättyjen maksukykyisten ja luottotappioita tuottaneiden maksukyvyttömien henkilöiden tietoja. (fi)
- In matematica e nell'apprendimento automatico, un classificatore è una mappatura da uno spazio (discreto o continuo) di feature X a un insieme di etichette Y. Un classificatore può essere prefissato o basato su apprendimento automatico. Questi ultimi tipi di classificatori si dividono in supervisionati e non supervisionati, secondo se fanno uso o meno di un insieme di addestramento per apprendere il modello di classificazione. Esempi di classificatori basati sull'apprendimento automatico sono le reti neurali, i classificatori bayesiani e gli alberi di decisione. (it)
- En klassificerare är en funktion från en godtycklig mängd till än ändlig mängd. Elementen i målmängden kallas vanligen klasser. I praktiken (på datorn) brukar klassificerare implementeras antingen med hjälp av regler eller med statistiska metoder. Exempel på klassificeringsmetoder: Linjär klassificerare Generaliserad linjär klassificerare, till exempel stödvektormaskin Naiv Bayesiansk klassificering Beslutsträd, manuellt konstruerade eller byggda automatiskt till exempel med ID3. Artificiella neurala nät, till exempel tränade med backpropagation. Maximum entropy (sv)
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
