我已经实现了一个分类器
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每次迭代都会收到一个参数对象进行分类，一些对象共享一个可分类的颜色名称"property" .
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分类参数可能会更改，因此它们也会进行参数化并在初始化时传递给此分类器 .
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分类器基于可能的分类类型和要分类的对象实现分类逻辑 .
我对一些文章中使用的词汇非常困惑：Linear Classifier，Feature Values and Vectors .
这是分类器的常见形式吗？在我的方法中，我看到没有向量，没有统计分类，没有分层分类，没有机器学习等 .
哪种分类器适用于计算机科学文献？
1 回答
您的“参数对象”是一个特征向量 . 你的分类器显然不涉及训练，所以我说它是一个临时的基于规则的分类器 .