classifier是什麼意思，classifier的意思翻譯、用法、同義詞、例句

classifier英标

英:/'ˈklæsɪfaɪər/

常用詞典

例句

常用搭配

同義詞

專業解析

在機器學習和統計學中，分類器（Classifier） 指一種算法或數學模型，其核心功能是根據輸入數據的特征（Features）将其自動劃分到預先定義的類别（Classes）或标籤（Labels）中。它通過學習從輸入特征到輸出類别的映射關系來實現這一目标。分類是監督學習中最主要的任務之一。

在語言學（特别是漢語語法研究）中，分類詞（Classifier），常被稱為量詞（Measure Word），是一種特殊的詞類，用于對名詞進行分類或計量時，必須與數詞或指示詞結合使用，置于數詞/指示詞與名詞之間，表示事物的單位或類别。它反映了漢語使用者對事物形狀、性質、功能等特征的認知分類。

1. 機器學習/人工智能領域的分類器：

• 核心功能： 自動将數據點分配到離散的類别标籤。例如：
  • 判斷一封郵件是“垃圾郵件”還是“非垃圾郵件”。
  • 識别一張圖片中的動物是“貓”還是“狗”。
  • 根據病曆數據診斷患者是否患有某種疾病（“是”或“否”）。
• 工作原理：
  • 訓練階段： 分類器使用一組已知類别标籤的“訓練數據集”進行學習。它分析數據中的特征（如郵件的關鍵詞、圖片的像素值、病人的化驗指标）與對應類别之間的關系，構建一個内部的決策規則或模型（如一個數學函數或決策樹）。
  • 預測/推斷階段： 當輸入新的、未知類别的數據時，分類器應用學習到的規則或模型，根據其特征計算出最可能的類别标籤。
• 常見類型舉例：
  • 邏輯回歸 (Logistic Regression)： 雖然名字含“回歸”，但廣泛用于二分類，通過Sigmoid函數輸出概率。
  • 支持向量機 (Support Vector Machine - SVM)： 尋找能最佳分隔不同類别數據點的超平面。
  • 決策樹 (Decision Tree) 和 隨機森林 (Random Forest)： 通過一系列規則（樹結構）進行分類，隨機森林是多個決策樹的集成。
  • K近鄰 (K-Nearest Neighbors - KNN)： 根據新數據點最近的K個鄰居的類别來投票決定其類别。
  • 樸素貝葉斯 (Naive Bayes)： 基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。
  • 神經網絡 (Neural Networks)，特别是深度學習模型： 如用于圖像分類的卷積神經網絡（CNN）。
• 關鍵概念：
  • 特征 (Feature)： 描述數據的屬性或變量。
  • 類别/标籤 (Class/Label)： 數據點所屬的預定義分組。
  • 訓練 (Training)： 學習特征與類别之間關系的過程。
  • 預測/推斷 (Prediction/Inference)： 對新數據應用模型判斷類别的過程。
  • 評估指标 (Evaluation Metrics)： 如準确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數（F1-Score）、AUC-ROC等，用于衡量分類器性能。
• 來源參考：
  • Tom M. Mitchell 的經典教材《Machine Learning》對分類器有基礎定義和算法闡述（Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.）。
  • 斯坦福大學 CS229 機器學習課程講義詳細講解了各種分類算法原理（Stanford University CS229: Machine Learning Course Materials）。
  • 周志華教授的《機器學習》（西瓜書）系統介紹了分類任務及各類算法（周志華. (2016). 機器學習. 清華大學出版社。）。

2. 語言學（漢語）中的分類詞（量詞）：

• 核心功能： 在數詞（或指示詞）和名詞之間起連接作用，表示事物的計量單位或将其歸入某一語義類别。
• 主要作用：
  • 個體化 (Individualization)： 将非個體名詞（如物質名詞、抽象名詞）個體化，使其可數。例如：“水”（不可數） -> “一杯水”（可數）。
  • 分類 (Categorization)： 根據事物的形狀（條狀：一條魚、一條路；片狀：一片面包、一片雲）、功能（一輛車、一架飛機）、屬性（一項任務、一樁心事）等特征對名詞進行分類。
  • 計量 (Measurement)： 表示事物的數量單位（一斤蘋果、三米布）。
• 語法結構： 數詞/指示詞 +分類詞 + （形容詞）+ 名詞。
  • 例如：三本 （有趣的） 書； 這輛 （紅色的） 汽車。
• 重要性： 在漢語中，除了少數特殊情況（如口語中某些泛指），數詞或指示詞通常不能直接修飾名詞，必須通過分類詞連接。這是漢語語法的一個重要特點。
• 來源參考：
  • 呂叔湘主編的《現代漢語八百詞》對量詞（分類詞）的用法有詳細說明和舉例（呂叔湘 主編. (1980). 現代漢語八百詞. 商務印書館。）。
  • 北京大學中文系郭銳教授的《現代漢語詞類研究》深入探讨了量詞的語法屬性和語義分類（郭銳. (2002). 現代漢語詞類研究. 商務印書館。）。
  • 語言學家 Li, Charles N. 和 Sandra A. Thompson 在《Mandarin Chinese: A Functional Reference Grammar》中對漢語量詞系統有清晰描述（Li, C. N., & Thompson, S. A. (1981). Mandarin Chinese: A Functional Reference Grammar. University of California Press.）。

“Classifier”一詞在不同學科含義迥異。在技術領域（AI/ML），它是自動化數據分類的算法或模型；在語言學（尤其漢語研究） 中，它是用于名詞計量和語義分類的特定詞類（量詞）。兩者都體現了某種“分類”的核心概念，但應用場景和具體機制完全不同。

網絡擴展資料

"Classifier" 是一個多領域術語，核心含義是“分類器”或“分類工具”，具體含義需結合上下文：

1.語言學中的分類詞（量詞）

在語言類型學中，classifier 指“量詞”，用于對名詞進行分類。例如：

• 漢語：“一個蘋果”“一隻貓”中的“個”“隻”；
• 日語：“三本のペン”（三支筆）中的“本”；
• 這些量詞根據形狀、功能等特征對名詞進行歸類。

2.機器學習中的分類器

在計算機科學領域，classifier 指“分類模型”，用于将數據劃分到預設類别中。常見類型包括：

• 監督學習分類器：如決策樹、支持向量機（SVM）、神經網絡；
• 應用場景：垃圾郵件識别（二分類）、圖像分類（多分類）等。

3.其他領域

• 生物學：可能指分類生物的特征依據（如基因标記）；
• 日常用語：泛指任何分類工具（如文件分類系統）。

補充說明：

• 與“回歸器”的區别：分類器輸出離散類别，回歸器輸出連續數值。
• 跨語言對比：漢語量詞系統複雜，而英語等語言較少使用顯式分類詞。

如需更專業的領域解釋（如數學公式），可提供具體上下文進一步說明。

别人正在浏覽的英文單詞...

put in placetossthrobbingcriterianexushors d'oeuvreenemiesKanariyaproctectomyreluctationscorecardsloughinganswer the questionearly riserearth damerectile dysfunctionGrand Cherokeelegal advicebeaumontagebulletheadcausticallydioptricsEISAelectivelyfibrogliomagamGraecizekeratoproteinlawsoniamenticide