构造分类造句

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有许多模型用来构造分类器。
分类( classification )是数据挖掘领域的一个重要研究分支，分类首先要构造分类器，并对依据分类器对新数据进行类别预测。
分类规则挖掘则是通过对训练样本数据集的学习构造分类规则的过程，是数据挖掘、知识发现的一个重要方面。
即如何使得算法对海量的数据集同小量的数据集一样具有很高的效率，减少内存的限制，提高构造分类器的效率。
最后本文运用基于adaboost学习算法和harr - like特征及本文提出的由特征构造分类器方法，采用一种分级分类器的结构，搭建了一个快速的人脸检测系统。
与传统分类器不同，我们在缺乏类信息的情况下，采用聚类替代领域专家的人工分类获得类信息，为构造分类器提供合适的类信息，取得了较好效果。
本文认为，在基于学习的快速人脸检测方法中，有三个需要研究的要素，分别是学习算法、特征的定义及基于此特征形式构造分类器的方法和特征的有效组合方式。
对三种分类器分别以字、词为特征进行分类测试、分析发现：使用相同的分类算法，用词作为特征项，比以字作为特征的分类效果好；用不同的算法构造分类器对分类效果的影响很大，如中心向量算法在字、词特征下的分类效果优于其他两算法；在以字为特征的情况下，该算法的平均查全率80 . 73 ，平均查准率82 . 94 ；在以词为特征的情况下，该算法的平均查全率83 . 6 ，平均查准率85 . 97 ；选用语料不同对分类效果也有影响，如用新浪网( www . sina . com . cn )网页语料进行测试，使用中心向量法分类器和词作为特征的情况下，平均准确率为89 . 31 ，平均查全率为88 . 33 。
摘要基于在相似外载荷作用下结构相似的构造可表现出类似的破裂图像及前兆演化特徵的实验室研究结果，对华东地区现代中强地震进行了初步构造分类，在此基础上分析研究了19次震例前地震活动图像异常的统计特徵。
本文提出了几种划分样本边界区的方法:提出了一种应用于半监督bp算法的实用结束判据，并根据粗糙集理论，研究了一种新的粗糙分类机制，取得良好的效果；应用支持向量机理论，构造分类器并划分样本边界区；最后研究多个分类器集成的方法寻找样本边界区，同样提高了暂态稳定评估的可靠性
用构造分类造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在模糊文本分类的基础上，对分类结果进行了分析，将分类错误归结为两种类型，并针对这两种情况提出了隶属度更新算法，结合模糊语义关联度的分类算法提出了运用更新公式不断对分类结果进行校验纠错进而逐渐地构造分类器的算法。
这种方法首先定义一种特征形式并基于此特征形式使用构造分类器的方法构造出可以进行初步人脸检测的多个弱分类器，这些弱分类器经过学习算法的挑选和组合，作为学习算法的输入生成强分类器，进行人脸检测。
本文对基于学习的检测算法中的三个要素分别展开了讨论，重点研究了由特征构建分类器的方法和构建快速人脸检测系统所必需的弱分类器的组合，关于特征构建分类器，提出了一种新的基于人脸对称性的由特征构造分类器的方法。