训练分类器

2015-06-03 16:02:47 25 举报
训练分类器
训练分类器是一个机器学习过程,它通过使用已标记的数据来学习如何对新的、未标记的数据进行分类。这个过程通常包括以下步骤:首先,收集和准备数据;然后,选择一个合适的模型并设置参数;接着,使用训练数据来训练模型;最后,评估模型的性能并进行必要的调整。训练分类器的目标是找到一个能够准确预测新数据的模型。这个过程可能需要反复进行多次,直到达到满意的性能水平。训练分类器可以应用于各种领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
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