In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known. An example would be assigning a given email into "spam" or "non-spam" classes or assigning a diagnosis to a given patient as described by observed characteristics of the patient (gender, blood pressure, presence or absence of certain symptoms, etc.). Classification is an example of pattern recognition.

Property Value
dbo:abstract
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (فبراير 2016) التصنيف الإحصائي Statistical classification عبارة عن عملية احصائية يتم فيها توزيع بيانات معينة لمجتمع احصائي على مجموعات مختلفة بناء على معلومات كمية تستند إلى واحدة أو أكثر من الخواص الأساسية لهذه البيانات أو أعضاء المجتمع الإحصائي. تستند عملية التصنيف هذه على خاصيات أصيلة في العناصر (التي قد تكون : رموزا أو متغيرات....) وتستند على مجموعة تدريب من هذه العناصر. (ar)
  • Klassifikationsverfahren auch Klassifizierungsverfahren sind Methoden und Kriterien zur Einteilung (Klassierung) von Objekten oder Situationen in Klassen, das heißt zur Klassifizierung. Ein solches Verfahren wird auch als Klassifikator bezeichnet. Viele Verfahren lassen sich als Algorithmus implementieren; man spricht dabei auch von maschineller oder automatischer Klassifikation. Klassifikationsverfahren sind immer anwendungsbezogen, so dass viele verschiedene Methoden existieren. Im engen Sinne stehen im Gegensatz zu den Klassifikationsverfahren die Klassierungsverfahren welche dem Einordnen von Objekten in bereits existierende Klassen dienen. Umgangssprachlich wird jedoch zwischen Klassifizieren und Klassieren kein Unterschied gemacht. Klassifikationsverfahren spielen unter anderem bei der Mustererkennung, in der Künstlichen Intelligenz und der Dokumentationswissenschaft beziehungsweise dem Information Retrieval eine Rolle. Zur Beurteilung eines Klassifikators können verschiedene Kenngrößen ermittelt werden. (de)
  • La classification automatique est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se basant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. (fr)
  • In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known. An example would be assigning a given email into "spam" or "non-spam" classes or assigning a diagnosis to a given patient as described by observed characteristics of the patient (gender, blood pressure, presence or absence of certain symptoms, etc.). Classification is an example of pattern recognition. In the terminology of machine learning, classification is considered an instance of supervised learning, i.e. learning where a training set of correctly identified observations is available. The corresponding unsupervised procedure is known as clustering, and involves grouping data into categories based on some measure of inherent similarity or distance. Often, the individual observations are analyzed into a set of quantifiable properties, known variously as explanatory variables or features. These properties may variously be categorical (e.g. "A", "B", "AB" or "O", for blood type), ordinal (e.g. "large", "medium" or "small"), integer-valued (e.g. the number of occurrences of a particular word in an email) or real-valued (e.g. a measurement of blood pressure). Other classifiers work by comparing observations to previous observations by means of a similarity or distance function. An algorithm that implements classification, especially in a concrete implementation, is known as a classifier. The term "classifier" sometimes also refers to the mathematical function, implemented by a classification algorithm, that maps input data to a category. Terminology across fields is quite varied. In statistics, where classification is often done with logistic regression or a similar procedure, the properties of observations are termed explanatory variables (or independent variables, regressors, etc.), and the categories to be predicted are known as outcomes, which are considered to be possible values of the dependent variable. In machine learning, the observations are often known as instances, the explanatory variables are termed features (grouped into a feature vector), and the possible categories to be predicted are classes. Other fields may use different terminology: e.g. in community ecology, the term "classification" normally refers to cluster analysis, i.e. a type of unsupervised learning, rather than the supervised learning described in this article. (en)
  • La classificazione statistica è quell'attività che si serve di un algoritmo statistico al fine di individuare una rappresentazione di alcune caratteristiche di un'entità da classificare (oggetto o nozione), associandole una etichetta classificatoria. Tale attività può essere svolta mediante algoritmi di apprendimento automatico supervisionato o non supervisionato. Esempi di questi algoritmi sono: * classificatore bayesiano ingenuo (Naïve Bayes) * reti neurali * macchine a vettori di supporto * regressione logistica I programmi che effettuano l'attività di classificazione sono detti classificatori. Talora si usa l'aggettivo statistica anche per classificazioni utilizzate per costruire indicazioni statistiche sulle entità assegnate ai diversi contenitori di una classificazione, soprattutto nel caso delle tassonomie, mentre nella definizione della classificazione non si sono utilizzati precisi metodi statistici. (it)
  • 分類(ぶんるい、英: classification)や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス(グループ)に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。 個体をクラス分けする統計的手続きの一つであり、分類対象に固有な1つ以上の特性についての数値化された情報に基づいて実施される。このとき、事前にラベル付けされた訓練例(英: training set)を用いる。 形式的に表すと、次のようになる。訓練データ から、オブジェクト から分類ラベル へマップする分類器(英: classifier、識別器とも) を生成するのが統計分類である。例えば、スパムのフィルタリングをする場合、 は具体的な電子メールの例であり、 は "Spam" か "Non-Spam" のどちらかである。 統計的分類アルゴリズムは主にパターン認識システムなどで使われる。 注: 群集生態学で言う「分類; classification」という用語は、一般に(たとえば機械学習で)データ・クラスタリングと呼ばれているものと同じものを指す。詳しくは教師なし学習などを参照されたい。 (ja)
  • Klasyfikacja statystyczna – rodzaj algorytmu statystycznego, który przydziela obserwacje statystyczne do klas, bazując na atrybutach (cechach) tych obserwacji. (pl)
  • Задача классифика́ции — формализованная задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Это множество называется выборкой. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать (см. ниже) произвольный объект из исходного множества. Классифици́ровать объект — значит, указать номер (или наименование) класса, к которому относится данный объект. Классифика́ция объекта — номер или наименование класса, выдаваемый алгоритмом классификации в результате его применения к данному конкретному объекту. В математической статистике задачи классификации называются также задачами дискриминантного анализа. В машинном обучении задача классификации решается, в частности, с помощью методов искусственных нейронных сетей при постановке эксперимента в виде обучения с учителем. Существуют также другие способы постановки эксперимента — обучение без учителя, но они используются для решения другой задачи — кластеризации или таксономии. В этих задачах разделение объектов обучающей выборки на классы не задаётся, и требуется классифицировать объекты только на основе их сходства друг с другом. В некоторых прикладных областях, и даже в самой математической статистике, из-за близости задач часто не различают задачи кластеризации от задач классификации. Некоторые алгоритмы для решения задач классификации комбинируют обучение с учителем с обучением без учителя, например, одна из версий нейронных сетей Кохонена — сети векторного квантования, обучаемые с учителем. (ru)
  • 分类是指识别出样本所属的类别。识别前是否需要进行训练,可分为有监督分类和无监督分类。有监督分类(supervised classification):根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类。无监督分类(unsupervised classification):指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭数据,即自然聚类的特性,进行“盲目”的分类;其分类的结果只是对不同类别达到了区分,但并不能确定类别的属性。 (zh)
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 1579244 (xsd:integer)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 743680935 (xsd:integer)
dct:subject
http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (فبراير 2016) التصنيف الإحصائي Statistical classification عبارة عن عملية احصائية يتم فيها توزيع بيانات معينة لمجتمع احصائي على مجموعات مختلفة بناء على معلومات كمية تستند إلى واحدة أو أكثر من الخواص الأساسية لهذه البيانات أو أعضاء المجتمع الإحصائي. تستند عملية التصنيف هذه على خاصيات أصيلة في العناصر (التي قد تكون : رموزا أو متغيرات....) وتستند على مجموعة تدريب من هذه العناصر. (ar)
  • La classification automatique est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se basant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. (fr)
  • 分類(ぶんるい、英: classification)や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス(グループ)に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。 個体をクラス分けする統計的手続きの一つであり、分類対象に固有な1つ以上の特性についての数値化された情報に基づいて実施される。このとき、事前にラベル付けされた訓練例(英: training set)を用いる。 形式的に表すと、次のようになる。訓練データ から、オブジェクト から分類ラベル へマップする分類器(英: classifier、識別器とも) を生成するのが統計分類である。例えば、スパムのフィルタリングをする場合、 は具体的な電子メールの例であり、 は "Spam" か "Non-Spam" のどちらかである。 統計的分類アルゴリズムは主にパターン認識システムなどで使われる。 注: 群集生態学で言う「分類; classification」という用語は、一般に(たとえば機械学習で)データ・クラスタリングと呼ばれているものと同じものを指す。詳しくは教師なし学習などを参照されたい。 (ja)
  • Klasyfikacja statystyczna – rodzaj algorytmu statystycznego, który przydziela obserwacje statystyczne do klas, bazując na atrybutach (cechach) tych obserwacji. (pl)
  • 分类是指识别出样本所属的类别。识别前是否需要进行训练,可分为有监督分类和无监督分类。有监督分类(supervised classification):根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类。无监督分类(unsupervised classification):指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭数据,即自然聚类的特性,进行“盲目”的分类;其分类的结果只是对不同类别达到了区分,但并不能确定类别的属性。 (zh)
  • In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known. An example would be assigning a given email into "spam" or "non-spam" classes or assigning a diagnosis to a given patient as described by observed characteristics of the patient (gender, blood pressure, presence or absence of certain symptoms, etc.). Classification is an example of pattern recognition. (en)
  • Klassifikationsverfahren auch Klassifizierungsverfahren sind Methoden und Kriterien zur Einteilung (Klassierung) von Objekten oder Situationen in Klassen, das heißt zur Klassifizierung. Ein solches Verfahren wird auch als Klassifikator bezeichnet. Viele Verfahren lassen sich als Algorithmus implementieren; man spricht dabei auch von maschineller oder automatischer Klassifikation. Klassifikationsverfahren sind immer anwendungsbezogen, so dass viele verschiedene Methoden existieren. (de)
  • La classificazione statistica è quell'attività che si serve di un algoritmo statistico al fine di individuare una rappresentazione di alcune caratteristiche di un'entità da classificare (oggetto o nozione), associandole una etichetta classificatoria. Tale attività può essere svolta mediante algoritmi di apprendimento automatico supervisionato o non supervisionato. Esempi di questi algoritmi sono: * classificatore bayesiano ingenuo (Naïve Bayes) * reti neurali * macchine a vettori di supporto * regressione logistica (it)
  • Задача классифика́ции — формализованная задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Это множество называется выборкой. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать (см. ниже) произвольный объект из исходного множества. Классифици́ровать объект — значит, указать номер (или наименование) класса, к которому относится данный объект. (ru)
rdfs:label
  • Statistical classification (en)
  • تصنيف إحصائي (ar)
  • Klassifikationsverfahren (de)
  • Classification automatique (fr)
  • Classificazione statistica (it)
  • 分類 (統計学) (ja)
  • Klasyfikacja statystyczna (pl)
  • Задача классификации (ru)
  • 分类问题 (zh)
rdfs:seeAlso
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is foaf:primaryTopic of