Regression and Classification The pr

Regression and Classification The problem of predicting a user’s ratings could be
treated as both a regression and a classification problem. It is a regression problem
since the ratings are discrete numerical values, such as if we consider their ordinal properties, meaning the ratings could be ordered (e.g. a rating of 4 is higher
than a rating of 3). On the other hand, we can disregard the numerical properties
of the ratings and treat the problem as a classification one by treating ratings as
classes/labels.6 For example, we can use a nearest-neighbor (NN) approach to do
classification, e.g. pick the most frequent label of the neighbors; or we can use NN
to do regression, e.g. calculate the mean of the ratings of the neighbors. Throughout

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถดถอยและ Classification ที่เป็นปัญหาของการคาดการณ์การจัดอันดับของผู้ใช้ถือว่าเป็นการถดถอยและปัญหา classification มันเป็นปัญหาการถดถอยเนื่องจากการจัดอันดับเป็นค่าตัวเลขเดี่ยว ๆ เช่นถ้า เราพิจารณาคุณสมบัติของเครื่องหมายสัญลักษณ์ หมายถึง สามารถสั่งจัดอันดับ (เช่นคะแนน 4 จะสูงกว่าคะแนน 3) บนมืออื่น ๆ เราสามารถไม่สนใจคุณสมบัติตัวเลขการจัดอันดับ และรักษาปัญหาเป็น classification หนึ่ง โดยรักษาอันดับเป็นclasses/labels.6 ตัว เราสามารถใช้เป็นแนวทางการใกล้บ้าน (NN) ทำclassification รับป้ายบ้าน บ่อยเช่น หรือเราสามารถใช้เอ็นเอ็นการถดถอย เช่นคำนวณค่าเฉลี่ยของการจัดอันดับของปฏิกิริยา ตลอด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การถดถอยและไอออนบวกจัดประเภทปัญหาในการคาดการณ์การจัดอันดับของผู้ใช้อาจจะ
ถือว่าเป็นทั้งการถดถอยและปัญหาไอออนจัดประเภท มันเป็นปัญหาที่ถดถอย
ตั้งแต่การจัดอันดับเป็นค่าตัวเลขที่ไม่ต่อเนื่องเช่นถ้าเราพิจารณาคุณสมบัติลำดับของพวกเขาหมายถึงการจัดอันดับจะสั่ง (เช่นคะแนนจาก 4 เป็นราคาที่สูง
กว่าคะแนนของ 3) ในทางกลับกันเราสามารถมองข้ามคุณสมบัติเชิงตัวเลข
ของการจัดอันดับและรักษาปัญหาเป็นไอออนบวกจัดประเภทหนึ่งโดยการรักษาการจัดอันดับเป็น
ชั้นเรียน / labels.6 ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้ที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้าน (NN) วิธีการที่จะทำ
ไอออนจัดประเภทเช่น รับป้ายที่พบบ่อยที่สุดของประเทศเพื่อนบ้าน; หรือเราสามารถใช้ NN
ถดถอยที่จะทำเช่นการคำนวณค่าเฉลี่ยของการจัดอันดับของประเทศเพื่อนบ้าน ตลอด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยและปัญหาของการ classi จึงทำนายคะแนนของผู้ใช้อาจจะ
ถือว่าเป็นทั้งการถดถอยและการ classi จึงเป็นปัญหา มันเป็นปัญหาการถดถอย
ในเมื่อเรทติ้งมันไม่ต่อเนื่องค่าที่เป็นตัวเลข เช่น ถ้าเราพิจารณาคุณสมบัติสำคัญ หมายถึง การจัดอันดับอาจจะสั่ง ( เช่น อันดับ 4 สูง
กว่าอันดับ 3 ) บนมืออื่น ๆเราสามารถยกเลิกคุณสมบัติตัวเลข
ของการจัดอันดับและรักษาปัญหาเป็น classi จึงบวกหนึ่ง โดยถือว่าคะแนนเป็น
ป้ายชั้นเรียน / 6 ตัวอย่าง เราสามารถใช้เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ( NN ) วิธีการทำ
classi จึงไอออนบวก เช่น เลือกป้ายที่พบบ่อยที่สุดของประเทศเพื่อนบ้าน หรือเราสามารถใช้ nn
ทำถดถอย เช่น คำนวณค่าเฉลี่ยของคะแนนของประเทศเพื่อนบ้าน ตลอด