The same classification algorithm used to recognize handwritten numbers could also be used to classify emails into spam and not-spam without changing a line of code. Thuật toán phân loại được sử dụng để nhận dạng số viết tay cũng có thể được sử dụng để phân loại email rác và email thường mà không thay đổi một dòng mã nào.
However, the OpenAI researchers demonstrate that this method can create a problem where the algorithm’s classification scale is messed up before it even begins to collect and analyze images. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tại OpenAI cho thấy rằng phương pháp này có thể tạo ra một lỗi khác: thuật toán phân loại có thể bị làm rối trước khi nó nhập liệu và phân tích hình ảnh.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to inter-operate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm các vector machine hỗ trợ, random forests, gradient boosting, k-means và DBSCAN được thiết kế để tương tác với Python và thư viện khoa học NumPy và SciPy.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm các vector machine hỗ trợ, random forests, gradient boosting, k-means và DBSCAN được thiết kế để tương tác với Python và thư viện khoa học NumPy và SciPy.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, and k-means, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm các vector machine hỗ trợ, random forests, gradient boosting, k-means và DBSCAN được thiết kế để tương tác với Python và thư viện khoa học NumPy và SciPy.
Known as deep learning, the classification algorithm was able to give different weightings of importance to each of the sensors, depending on how sensitive each was to different numbers being pressed. Được biết đến như là học sâu, thuật toán phân loại có thể cho các trọng số khác nhau quan trọng đối với mỗi bộ cảm biến, tùy thuộc vào mức độ nhạy cảm của từng số với các số khác nhau đang được nhấn.
One of the most popular classification algorithms is a decision tree, whereby repeated questions leading to precise classifications can build an “if-then” framework for narrowing down the pool of possibilities over time. Một trong những thuật toán phân loại phổ biến nhất là một cây quyết định , theo đó các câu hỏi lặp đi lặp lại dẫn đến phân loại chính xác có thể xây dựng một khung công tác if-then, để thu hẹp nhóm khả năng theo thời gian.
It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to inter-operate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Nó có các thuật toán phân loại (classification), hồi quy (regression) và phân cụm (clustering ) bao gồm support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means và DBSCAN, và được thiết kế để tương thích với các thư viện của Python như NumPy và SciPy.
