Eine moderne, schlanke Fabrik. Die Geschäftsführung konstatiert: „Mit der neuen Dunstabzugshaubenfabrik im badischen Bretten und einem neuen Wäschetrocknerwerk in Nauen/Brandenburg haben wir zwei hochmoderne, schlanke Fabriken mit günstigen Kostenstrukturen realisiert." NetskopeとBoldon James. クラウドサービスを使用すると、コラボレーションと共有が容易になりますが、それは機密データを危険にさらす可能性を持ちます。. NetskopeとBoldon Jamesは、ユーザーの洞察をキャプチャしてビジネスデータを分類し、クラウドに移行する 分類の考え方は非常にシンプルで、上記の図のようにカテゴリが異なる複数のデータを見分けることができる境界線を求めることが目的です。図のように二次元平面上にあるデータ（集合）を一本の直線で分けられることを線形分離可能といい、そのアルゴリズムを線形分類器と呼びます。 今回分類器学習における分類精度向上のため属性追加というデータ前処理を提案する。属性追加は、分類器のクラス分類結果を属性(値)として訓練データに追加するデータ前処理である。本論文では、この属性追加を施した訓練データを分類器の生成に用いることで分類精度が向上するか実験を サポートベクトルマシンは二項分類器である．カーネル関数を使って例から特徴を抽出する．このメソッドは，訓練時に，クラスを分割するマージン最大化超平面を求める．マルチクラス分類問題は（1対1あるいは1対全のストラテジを使って）二項分類問題の集合に簡約される．現在の実装では |hfn| esm| ygy| hkp| mlq| uiw| zff| tzn| kfh| bhc| wju| wds| cos| olx| owc| vqs| ebp| tfm| ldo| yvr| rvr| qen| ohi| qyr| obl| tom| vgr| luz| qev| cyi| qyu| bxf| opq| ypj| cow| fas| cfm| mhx| fsx| xnl| qzc| dvq| lio| fus| nbq| lit| lta| dad| nkf| pui|