A classifier is a machine learning

A classifier is a machine learning tool that will take data items and place them into one of k classes. A probabilistic classifier, like this one, can also give a probability distribution over the class assignment for a data item. This software is a Java implementation of a maximum entropy classifier. Maximum entropy models are otherwise known as softmax classifiers and are essentially equivalent to multiclass logistic regression models (though parameterized slightly differently, in a way that is advantageous with sparse explanatory feature vectors). In other words, this is the same basic technology that you're usually getting in various of the cloud-based machine learning APIs (Amazon, Google, ...) The classification method is described in:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลักษณนามที่เป็นเครื่องมือที่จะนำข้อมูลสินค้า และวางไว้ในชั้น k อย่างใดอย่างหนึ่ง การเรียนรู้ ลักษณนามที่ probabilistic แบบนี้ สามารถให้การกระจายความน่าเป็นมากกว่าการกำหนดระดับสินค้าข้อมูล ซอฟต์แวร์นี้เป็นการใช้งาน Java ของลักษณนามที่เอนโทรปีสูงสุด รุ่นเอนโทรปีสูงสุดมิฉะนั้นจะเรียกว่าคำนามภาษา softmax และหลักเทียบเท่ากับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก multiclass (แม้ว่าพารามิเตอร์เล็กน้อยแตกต่างกัน ในทางที่เป็นประโยชน์กับเวกเตอร์ห่างอธิบายคุณลักษณะ) ในคำอื่น ๆ เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานเดียวกับที่คุณมักจะได้รับหลากหลายของเครื่องเมฆเรียน APIs (Amazon, Google,...) วิธีการจัดประเภทไว้ใน:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลักษณนามเป็นเครื่องมือการเรียนรู้เครื่องที่จะนำรายการข้อมูลและสถานที่ที่พวกเขาเป็นหนึ่งในชั้นเรียน K ลักษณนามน่าจะเป็นเช่นนี้นอกจากนี้ยังสามารถให้กระจายความน่าจะมากกว่าที่ได้รับมอบหมายในชั้นเรียนสำหรับรายการข้อมูล ซอฟต์แวร์นี้เป็นการใช้ Java การจําแนกเอนโทรปีสูงสุด รุ่นเอนโทรปีสูงสุดเป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างอื่นเป็นลักษณนาม softmax และมีความสำคัญเทียบเท่ากับรุ่นถดถอยโลจิสติ multiclass (แม้ว่าจะแปรแตกต่างกันเล็กน้อยในทางที่เป็นประโยชน์กับเบาบางอธิบายคุณลักษณะเวกเตอร์) ในคำอื่น ๆ นี้เป็นเทคโนโลยีขั้นพื้นฐานเดียวกับที่คุณมักจะได้รับในการต่างๆของเมฆที่ใช้ API ของการเรียนรู้เครื่อง (Amazon, Google, ... ) วิธีการจัดหมวดหมู่ที่มีการอธิบายไว้ใน: