phân noun stools, excrements noun centimeter, hundredth phân...
loại noun sort; category; gemos verb to eliminate; to weed out...
nhị number. two Từ điển kỹ thuật Lĩnh vực: toán & tin bi Cụm từ BPSK...
phân loại verb to classify, to distribute Từ điển kinh doanh categorise...
nhị phân (toán) Binary Từ điển kinh doanh binary hệ nhị phân binary...
Câu ví dụ
Building a Binary Classification Model with Amazon Machine Learning and Amazon Redshift Xây dựng mô hình phân loại nhị phân với Amazon Machine Learning và Amazon Redshift.
Naive Bayes is a classification algorithm for binary (two-class) and multi-class classification problems. Naive Bayes là một thuật toán phân loại cho các vấn đề phân loại nhị phân (hai lớp) và đa lớp.
Naive Bayes is a classification algorithm for binary (two-class) and multiclass classification problems. Naive Bayes là một thuật toán phân loại cho các vấn đề phân loại nhị phân (hai lớp) và đa lớp.
Classification Problems: Naive Bayes is a classification algorithm suitable for binary and multiclass classification. Các vấn đề phân loại: Naive Bayes là một thuật toán phân loại phù hợp cho phân loại nhị phân và đa lớp.
In binary classification, the target attribute has only two possible values: for example, high credit rating or low credit rating. Trong phân loại nhị phân, thuộc tính mục tiêu chỉ có hai giá trị: ví dụ, tín dụng đánh giá cao hoặc xếp hạng tín dụng thấp.
From that standpoint, the problem turns into a binary (yes or no) classification problem, where we have only two classes: a) the site is a top 10 site, or b) the site is not a top 10 site. Với quan điểm đó, vấn đề trở thành một vấn đề phân loại nhị phân (có hoặc không), khi chúng tôi có hai nhóm: a) trang web ở trong top 10 và b) trang web không ở top 10.
In machine learning, there can be binary classifiers with only two outcomes (e.g., spam, non-spam) or multi-class classifiers (e.g., types of books, animal species, etc.). Trong học máy, có thể có các trình phân loại nhị phân chỉ có hai kết quả (ví dụ: spam, không spam) hoặc phân loại nhiều lớp (ví dụ: các loại sách, loài động vật, v.v.).
Điện thoại