classifier 예문
- Parallel Classifier Training Compare and Improve Classification Models
병렬 분류기 훈련 분류 모델을 비교하고 향상시키기 - Train an SVM classifier using the processed data set.
처리된 데이터 세트를 사용하여 SVM 분류기를 훈련시킵니다. - Train an SVM classifier using the modified data set.
수정된 데이터 세트를 사용하여 SVM 분류기를 훈련시킵니다. - Then, construct the classifier using fitcknn .
그런 다음, fitcknn 을 사용하여 분류기를 생성합니다. - Estimate the score of the new observations using each classifier.
각 분류기를 사용하여 새 관측값의 점수를 추정합니다. - What Is Supervised Machine Learning? Automated Classifier Training
지도 기계 학습이란? 자동화된 분류기 훈련 - Train a Classifier Function with Images from the Web
웹 이미지를 사용한 분류자 함수 트레이닝 - We see that the classifier comes backwith a pretty similar prediction.
대략 비슷한 예측을 하는 것을 볼 수 있습니다. - This example shows how to modify a k -nearest neighbor classifier.
이 예제에서는 k -최근접이웃 분류기를 수정하는 방법을 보여줍니다. - Train an SVM classifier using the predictor data and indx .
예측 변수 데이터와 indx 를 사용하여 SVM 분류기를 훈련시킵니다. - Support vector machine classifier structure created using the svmtrain function. Sample
svmtrain 함수를 사용하여 생성된 서포트 벡터 머신 분류기 구조체입니다. Sample - Construct a cross-validated classifier from the model.
모델에서 교차 검증된 분류기를 생성합니다. - To read a description of each classifier, switch to the details view.
각 분류기에 대한 설명을 보려면 세부 정보 보기로 전환하십시오. - A default k -nearest neighbor classifier uses a single nearest neighbor only.
디폴트 k -최근접이웃 분류기는 단일 최근접이웃만 사용합니다. - Store the classifier in a cell of a cell array.
셀형 배열의 셀로 분류기를 저장합니다. - Construct the classifier using fitcknn .
fitcknn 을 사용하여 분류기를 생성합니다. - To learn how to control model flexibility, see Choose Classifier Options .
모델 유연성을 제어하는 방법을 알아보려면 Choose Classifier Options 항목을 참조하십시오. - To learn how to control model flexibility, see Choose Classifier Options .
모델 유연성을 제어하는 방법을 알아보려면 Choose Classifier Options 항목을 참조하십시오. - The cross-validation results determine how well the SVM classifier generalizes.
교차 검증 결과를 통해 SVM 분류기가 얼마나 잘 일반화되는지 확인할 수 있습니다. - Nearest centroid classifier From Wikipedia, the free encyclopedia
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