人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 4-1 分类器.pptx

下载文档

0
0
约小于1千字
约 7页
2025-03-13 发布于山东
举报
版权申诉
保障服务

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 4-1 分类器.pptx

1、本文档共7页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

4-1分类器模块?分门别类：帮你“分而治之”

目录CONTENTS什么是分类器01分类器如何工作02

一.什么是分类器1.概念分类器：分类是人工智能的一种重要方法，是在已有数据的基础上学习出一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或者模型就是一个能完成分类任务的人工智能系统，即人们通常所说的分类器。。数据集分类器给定的某个类型

二.分类器如何工作1.一般工作过程三个关键要素：1样本特征2正负样本3分类器类型

二.分类器如何工作2.三个概念（1）样本特征。样本特征提取是分类器工作的首要任务，如果待分类对象没有提取特征，也就没有分类的依据，就无从辨别对象的种类。综合考虑关联对象的差异，提取出有效的特征，让分类器准确工作。（2）正、负样本。针对分类问题，正样本是指想要正确分类出的类别所对应的样本，负样本是指不属于这一类别的样本。既要考虑正样本，又要根据实际工作场景，合理选取足够多的负样本，保证模型训练效果。（3）分类器。分类器通过学习得到一个目标函数或模型（以下统称为模型），它能把样本的特征集X映射到一个预先定义的类别号y。

二.分类器如何工作2.三个概念那么，机器学习中，常见的分类器有哪些呢

人工智能基础与应用Thankyouverymuch!