To find a system able to give a dia

To find a system able to give a diagnosis from the set of parameters (feature vector) extracted from raw data. The system usually has to be "trained" in a so-called supervised fashion. During this phase, the data are presented to the system along with the corresponding diagnosis as elaborated by the expert. Data statistically representative of all the possible outcomes of the decision must be present to allow the system to correctly represent the problem. Those systems include ANNs and traditional statistical methods of classification such as discriminant analysis or Gaussian classifiers that rely on assumptions on the distribution properties of each class. For the latter, the "training phase" consists of estimating the free parameters of the class distributions from the population.

Kết quả (Việt) 1:

Để tìm một hệ thống có thể đưa ra một chẩn đoán từ các thiết lập các thông số (tính năng vector) chiết xuất từ ​​dữ liệu thô. Hệ thống này thường phải được "đào tạo" một cách giám sát cái gọi là. Trong giai đoạn này, các dữ liệu được trình bày cho hệ thống cùng với các chẩn đoán tương ứng như xây dựng bởi các chuyên gia. Dữ liệu thống kê đại diện của tất cả các kết quả có thể quyết định phải có mặt để cho phép hệ thống để biểu diễn một cách chính xác vấn đề. Những hệ thống bao gồm ANNs và phương pháp thống kê truyền thống phân loại như phân tích biệt thức hoặc phân loại Gaussian dựa trên các giả định về các tính chất phân phối của từng loại. Đối với trường hợp sau, các "giai đoạn huấn luyện" bao gồm việc ước tính các thông số miễn phí các bản phân phối lớp từ người dân.

Kết quả (Việt) 2:

Để tìm một hệ thống có thể cung cấp cho một chẩn đoán từ các tập hợp các thông số (vector tính năng) chiết xuất từ dữ liệu thô. Hệ thống này thường phải được "đào tạo " trong một cái gọi là thời trang được giám sát. Trong giai đoạn này, dữ liệu được trình bày cho hệ thống cùng với chẩn đoán tương ứng như được xây dựng bởi các chuyên gia. Dữ liệu đại diện thống kê của tất cả các kết quả có thể có của quyết định phải có mặt để cho phép hệ thống để đại diện cho vấn đề một cách chính xác. Những hệ thống này bao gồm các ANNs và các phương pháp phân loại thống kê như phân biệt đối xử hoặc các loại Gaussian dựa trên các giả định về các thuộc tính phân bố của mỗi lớp. Đối với loại thứ hai, "giai đoạn đào tạo " bao gồm ước lượng các thông số miễn phí của phân phối lớp từ dân số.

Kết quả (Việt) 3:

Tìm một hệ thống có khả năng chẩn đoán từ bộ số tham số (tính năng) chiết xuất từ dữ liệu thô.Thông thường thì hệ thống phải được "huấn luyện" theo một cách được gọi là giám sát.Trong giai đoạn này, dữ liệu được cung cấp cho hệ thống cùng với chẩn đoán tương ứng được đưa ra bởi chuyên gia.Tài liệu thống kê đại diện cho tất cả kết quả có thể của quyết định phải có mặt để cho phép hệ thống phân tích đúng vấn đề.Những hệ thống này bao gồm các thiên nga và các phương pháp phân loại thống thống thống thống kê truyền thống như phân tích đĩa hay phân loại kiểu Gauss mà dựa trên giả thuyết về các tính chất phân phối của mỗi lớp.Đối với thứ hai, giai đoạn "đào tạo" bao gồm ước lượng miễn phí phân chia lớp từ dân số.