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共有 6 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 【Day 24】回歸器 Regressor 與分類器 Classifier

前言 在前面【Day 6】回歸與分類 Regression & Classification 的文章中,了解到我們用模型主要來處理的問題任務,也就是回歸...

鐵人賽 AI & Data DAY 26
人工智慧 vs.工人智慧 系列 第 26

技術 Day 26:第二招 分類器最佳化

前面用三種分類計算得到的結果非常令我不甚滿意,於是只好想辦法怎麼修正這個問題。 好啦,坦白說、其實也沒有什麼招數 ? 就我所知的部分,分類器要改善最終的辨識率時...

鐵人賽 AI & Data DAY 24
人工智慧 vs.工人智慧 系列 第 24

技術 Day 24:我錯了, 怎麼改

前一天我們做了初步的測試,得到了一個鳥鳥的結果,正確率幾乎只有跟丟銅板差不多。這樣的結果實在讓人無法接受,因此想了幾個方法來改善這個問題。 分類問題可以依據幾...

鐵人賽 AI & Data DAY 23
人工智慧 vs.工人智慧 系列 第 23

技術 Day 23:你好還是我好 ?

前面提到了怎麼標記文章的好壞,以及我們打算使用的分類演算法,接下來要先講一下把文字轉成數值 (Arff, attribute-relation file for...

鐵人賽 AI & Data DAY 22
人工智慧 vs.工人智慧 系列 第 22

技術 Day 22:分類氣 (二)

今天來講一下分類器評估的方式。 一般常見的評估法 (evaluation) 有蠻多資料可以參考,在這裡就是快速的說而已,並不會琢磨太多。主要要講解的會是我們採用...

鐵人賽 AI & Data DAY 20
人工智慧 vs.工人智慧 系列 第 20

技術 Day 20:分類器 與 分類氣

當我們已經將文字轉成數值,接下來就是要利用分類的計算方式來進行好壞文章的分類。 在說明我們使用的分類演算法前,先用一篇的章節來說明各分類器的優缺點,以便讓大家對...