Choice of a classification algorith

Choice of a classification algorithm is generally based upon a number of factors, among which are availability of software, ease of use, and performance, measured here by overall classification accuracy. The maximum likelihood (ML) procedure is, for many users, the algorithm of choice because of its ready availability and the fact that it does not require an extended training process. Artificial neural networks (ANNs) are now widely used by researchers, but their operational applications are hindered by the need for the user to specify the configuration of the network architecture and to provide values for a number of parameters, both of which affect performance. The ANN also requires an extended training phase.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทางเลือกของขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่จะขึ้นอยู่ทั่วไปนั้นมีจำนวนของปัจจัยในระหว่างที่ความพร้อมของซอฟแวร์การใช้งานง่ายและประสิทธิภาพการวัดความถูกต้องที่นี่โดยการจัดหมวดหมู่ ความน่าจะเป็นขั้นตอนสูงสุด (มล. ) คือสำหรับผู้ใช้หลายขั้นตอนวิธีการของทางเลือกเพราะเตรียมความพร้อมและความจริงที่ว่ามันไม่ต้องใช้กระบวนการฝึกอบรมขยายเครือข่ายประสาทเทียม (Anns) ตอนนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักวิจัย แต่โปรแกรมการดำเนินงานของพวกเขาถูกขัดขวางโดยความจำเป็นสำหรับผู้ใช้เพื่อระบุการกำหนดค่าของสถ​​าปัตยกรรมเครือข่ายและเพื่อให้ค่าสำหรับจำนวนของพารามิเตอร์ทั้งสองซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน แอนยังต้องมีขั้นตอนการฝึกอบรมขยาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เลือกอัลกอริทึมการจัดประเภทโดยทั่วไปอยู่หลายปัจจัย หมู่ที่มีพร้อมใช้งานของซอฟต์แวร์ ความง่ายในการใช้ และประสิทธิภาพ วัดที่นี่ โดยการจัดประเภทโดยรวมถูกต้อง ขั้นตอนความเป็นไปได้สูงสุด (ML) ได้ สำหรับผู้ใช้จำนวนมาก อัลกอริทึมที่เลือกเนื่องจากมีความพร้อมความพร้อมและความจริงที่ว่า มันไม่ต้องใช้กระบวนการฝึกอบรมเพิ่มเติม เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) ขณะนี้ใช้ โดยนักวิจัย แต่โปรแกรมประยุกต์การดำเนินงานของตนมีผู้ที่ขัดขวาง โดยจำเป็นสำหรับผู้ใช้ เพื่อระบุการกำหนดค่าของสถาปัตยกรรมเครือข่าย และ เพื่อระบุค่าสำหรับพารามิเตอร์ ซึ่งทั้งสองมีผลต่อประสิทธิภาพ แอนยังต้องการการฝึกอบรมขยายระยะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นทางเลือกของอัลกอริธึมการแบ่ง ประเภท ที่มีขึ้นอยู่กับจำนวนของปัจจัยในที่มีความพร้อมใช้งานของซอฟต์แวร์ได้อย่างง่ายดายการใช้งานและ ประสิทธิภาพ ที่วัดได้นั้นทำที่นี่ด้วยความแม่นยำการแบ่ง ประเภท โดยรวมโดยทั่วไป สูงสุดโอกาส(มล.)ตามขั้นตอนที่มีสำหรับผู้ใช้จำนวนมากอัลกอริธึมของทางเลือกเพราะมีความพร้อมและความเป็นจริงที่ไม่จำเป็นต้องใช้กระบวนการการฝึกหัดระยะยาวได้เครือข่ายเกินเทียม(โอบองแปงอานตี้แอนส์)ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักวิจัยได้ในทันทีแต่ในการทำงานของแอปพลิเคชันจำเป็นอย่างยิ่งเพื่อให้ได้โดยความต้องการสำหรับผู้ใช้ในการระบุการกำหนดค่าของสถาปัตยกรรมเครือข่ายและการให้ค่าสำหรับหมายเลขของพารามิเตอร์ซึ่งทั้งคู่มีผลต่อ ประสิทธิภาพ การทำงาน แอนที่ยังต้องใช้ขั้นตอนการฝึกหัดระยะยาวได้