{"conversations": [{"from": "user", "value": "\u00bfQuins s\u00f3n els classificadors m\u00e9s usats en la comunitat d'aprenentatge de m\u00e0quines? Feu una llista ordenada i descriuen els pros i cons per a cadascun."}, {"from": "assistant", "value": "Alguns dels classificadors m\u00e9s populars en l' aprenentatge de la m\u00e0quina, en aproximadament ordre descendent de l' \u00fas, s\u00f3n: 1. Prosista regressi\u00f3: Pros - Simple per entrenar i interpretar. Cons - fa grans sup\u00f2sits lineals, de manera que poden no ajustar- se b\u00e9 les dades complexes. 2. Els arbres de decisi\u00f3: Pros - L' ordre f\u00e0cil d' interpretar, poden gestionar dades no lineals. Cons - Canfit les dades f\u00e0cilment, poden requerir la precipitaci\u00f3 de dades. 3. Proive: Pros - Pros molt r\u00e0pids a entrenar i predir. Les grans suposicions que sovint estan violentades en realitat. Els vectors de suport a les m\u00e0quines 4. Pros: - Prons porta a un bon rendiment, les dades no lineals - poden ser complexes i les xarxes d' interpretaci\u00f3 de 5. Prostitucions - les impressores - les impressores m\u00e9s espec\u00edfiques d' un problema de les seves classes. Per\u00f2 els resultats, especialment amb els resultats de les classes es poden fer- les seves classes."}, {"from": "user", "value": "No entenc com s\u00f3n els classificadors, en comptes d'una llista, potser et pots centrar en un exemple espec\u00edfic, a m\u00e9s de xarxes neuronals?"}, {"from": "assistant", "value": "Em disculpo per a la confusi\u00f3. Els classificadors s' usen en l' aprenentatge de m\u00e0quines per a classificar les dades en diferents categories o classes. S' usen per a supervisar l' aprenentatge de correu brossa, on l' algorisme est\u00e0 entrenat en un conjunt de dades etiquetats per a predir la classe correcta de dades invisibles. Deixeu- me introduir un exemple per a fer- lo m\u00e9s clara. Suposeu que teniu un conjunt de dades de correus electr\u00f2nics, a on cada correu electr\u00f2nic s' etiqueta com a correu brossa o no correu brossa (ham). Voleu construir un classificador de correus electr\u00f2nics que poden classificar autom\u00e0ticament com a correu brossa o servidor de correu brossa. Aqu\u00ed es poden usar algunes classes de classe de classe m\u00e9s r\u00e0pida per a aquest problema: Neratiu: Aquesta classe est\u00e0 basada en el teorema, el qual descriu la probabilitat de correu brossa. En el cas \u00e9s la classificaci\u00f3 del correu brossa o la notaci\u00f3 de correu brossa. En la notaci\u00f3 de correu brossa, si les paraules que es poden classificar autom\u00e0ticament es poden aplicar els problemes de correu brossa."}]}