Both systems scale to large classif

Both systems scale to large classification problems . By " large " we mean that both the input and the output of a classifier can have thousands of dimensions or higher [25 , 24 ]. We want to examine all the degrees of feature selection , from no reduction (except removing standard stop words ) to extremely aggressive reduction , and observe the effects on the accuracy of a classifier over the entire target space . For this examination , we need a scalable system .

Kết quả (Việt) 1:

Cả hai hệ thống quy mô to lớn phân loại vấn đề. Bởi "lớn" chúng tôi có nghĩa là đầu vào và đầu ra một loại có thể có hàng ngàn của kích thước hoặc cao hơn [25, 24]. Chúng tôi muốn kiểm tra tất cả các cấp bậc của lựa chọn tính năng, từ không có giảm (ngoại trừ loại bỏ tiêu chuẩn dừng từ) để giảm rất tích cực, và quan sát ects eff về tính chính xác của một loại trong không gian toàn bộ mục tiêu. Xét nghiệm này, chúng tôi cần một hệ thống khả năng mở rộng.

Kết quả (Việt) 2:

Cả hai hệ thống quy mô để phân loại các vấn đề lớn. By "lớn" chúng tôi có nghĩa là cả đầu vào và đầu ra của một bộ phân loại có thể có hàng ngàn kích thước hoặc cao hơn [25, 24]. Chúng tôi muốn kiểm tra tất cả các mức độ lựa chọn tính năng, từ không có giảm (trừ loại bỏ từ dừng tiêu chuẩn) giảm đến cực kỳ hung dữ, và quan sát các eff? Phản về tính chính xác của một phân loại trên toàn bộ không gian mục tiêu. Đối với kiểm tra này, chúng ta cần một hệ thống mở rộng.