文本分类数据集第17页

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

Multi-viewFeatureLearning1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性

theskylife·2024-02-11 14:39

Python 3 中使用 pandas 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化

在本教程中，我们将介绍如何设置一个大型数据集，pandas的groupby()和pivot_table()函数，以及如何可视化数据。要熟悉pandas包，您可以阅读我们的教程《Python3中p

张无忌打怪兽·2024-02-11 13:29

2022-12-15科研日志

硕士毕业论文的结构也都大同小异，通常是绪论背景、基础理论介绍、根据已有成果自己改一部分并说明一下改的理论原理、然后就是用公开数据集或者自己搭建实验平台做个实验证明自己改

独孤西·2024-02-11 13:28

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12

文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses

落痕的寒假·2024-02-11 12:26

2021-07-19

模型搭建和评估1经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageplt.rcParams

卢坚辉·2024-02-11 10:28

JAMA Surgery长文|实用SEER数据库挖掘综述

与其他常用数据集（例如，美国国家癌症数据库）相比，SEER是基于人群的，因为当地注册机构报告了特定区域和/或定义的种族/族裔人群中所有癌症病例的信息。鉴于SEER数

医科研·2024-02-11 10:31

fast.ai 机器学习笔记（二）

视频复习测试集，训练集，验证集和OOB我们有一个数据集

绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

关节点检测

p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段，快；MMPose：双阶段，准；标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集

Array902·2024-02-11 08:12

大数据基础必备，大数据是什么？

大数据学习群：199427210百科对于大数据是这样解释的：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转

大数据05·2024-02-11 08:31

flinkcdc 3.0 架构设计学习

然后整体了解一下架构设计,应用场景等,之后再去学习技术细节和源码,由浅入深的学习.文中内容有误请多多包涵,欢迎评论区或者加笔者微信指教.一.概述FlinkCDC(ChangeDataCaputre)是一个数据集成框

Antgeek·2024-02-11 07:56

OpenAI使用的海量数据集介绍

1.OpenAI使用的数据OpenAI为了训练其尖端的自然语言处理模型，如GPT-4，采用了极为庞大的数据集。

科学禅道·2024-02-11 07:53

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

cs231n_深度之眼第二次作业

label就是分类标签，比如cifar10这个数据集，待分类的这10类数据我们可以写成1-10，或者0-9这就叫做label。图像分类存在的问题与挑战：光照，角度，形变，遮挡。使用python加载一

Jie_Cheney·2024-02-11 05:00

基于体素形态学测量分析(VBM)的工具包比较及其在年龄预测中的应用

本研究以用户为中心，利用三个大型数据集(每个数据集n＞500)，系统地比较了五种VBM工具包，以及与通用模板或特定研究模板的配准。考虑到年龄效应对GMV的影响，本

茗创科技·2024-02-11 05:50

【Data Procession】随机森林算法

个人理解：随机森林就是生成多个决策树，使用数据集中数量相同但数据不完全相同的数据集进行决策分析，得出不同模型(即不同的决策树)，然后根据不同决策树得出预测结果，并最终求取不同决

咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

01 MySQL概念

数据库是在数据库管理系统管理和控制下，在一定介质上的数据集合。数据库管理系统：管理数据库的软件，用于建立和维护数据库。

简洁冬冬·2024-02-11 02:16

深入探索Redis：如何有效遍历海量数据集

深入探索Redis：如何有效遍历海量数据集Redis作为一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于各种场景，包括缓存、消息队列、排行榜等。

一休哥助手·2024-02-11 02:13

SQL必知必会 pdf下载

数据库基础——数据库术语数据库：数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。数据库（database）保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。数据库软件应称为数据库管理系统（DBMS）。

数据与人·2024-02-11 02:28

Seurat24节气之9芒种---去除批次效应/整合数据

有些是可以聚到一起的亚群，却出现了不同样本分开/偏移的情况，比如第3群，这种就是批次效应：image接下来我会介绍Seuratv3的标准整合流程、Seurat结合Harmony的整合流程，仍然使用上一个数据集

Seurat_·2024-02-11 02:26

MySOL视图、储存过程、储存函数、触发器

视图介绍视图(view)是一个虚拟表，非真实存在，其本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需使用视图名称即可获取结果集，并可以将其当作表来使用。

GLATY·2024-02-11 01:02

【数据分析之数据预处理、分析建模、可视化——详细讲解】

2.数据预处理数据预处理是数据分析中最重要的一环，其目的是从原始数据中产生质量高的数据集。数据预处理步骤包括：数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声数据。对于缺失值，可以选择删除、填充

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:30

四、机器学习基础概念介绍

四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法（重点方法）简单交叉验证K折交叉验证（单独流出测试集

ITS_Oaij·2024-02-10 21:39

多项式回归

jhkj_5154·2024-02-10 21:37

Python基础学习-08 列表

为特定数据集选择正确的类型可能意味着保留含义，并且可能意味着提高效率或安全性。列表列表是一个有序且可更改的集合。在Python中，列表用方括号编写。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

python基础学习-多元回归（Multiple Regression）

请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

Apriori介绍及代码批注

一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。

Fishermen_sail·2024-02-10 20:45

【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）

1、简介不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时，机器学习模型往往会偏向大多数类别，从而导致性能不佳。

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

快速了解机器学习中过采样（SMOTE）问题

一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方

AI_dataloads·2024-02-10 19:26

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

报表工具有没有sql植入风险？如何规避？

报表检测到sql植入风险，一般是报表工具提供了通用查询的功能，也就意味着sql（sql类数据集）是可以通过参数动态拼接的。

昵称叫啥捏·2024-02-10 19:44

单细胞分析之细胞注释工具Garnett

本文摘自公众号【生信诊断所】原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eV0m1H6a9gyf4FMZjqQnzA摘要Garnett是一个单细胞自动注释软件包，输入数据包括一个单细胞数据集和细胞类型定义文件

11的雾·2024-02-10 19:00

特征工程:数据平衡

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于过采样算法Ⅱ.基于欠采样算法Ⅲ..基于过采样和欠采样的综合算法三、结语一、前言大多数情况下，使用的数据集是不完美的，会出现各种各样的问题，尤其针对分类问题的时候，会出现类别不平衡的问题

林浩杨·2024-02-10 18:02

Gaze Estimation人脸数据集学习（MPIIFaceGaze、EyeDiap、Gaze360、ETH-Gaze）

目录1、MPIIFaceGaze2、EyeDiap3、Gaze3604、ETH—Gaze四个数据集注视分布：1、MPIIFaceGaze收集：与MPIIGaze是同一批数据，采集人物相同。

晚风何处来·2024-02-10 18:26

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

在本博客中，我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络（ConditionalGAN，简称CGAN），并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。

晚风何处来·2024-02-10 18:56

【VQA】VQA数据集和判别标准

一、VQA常用的数据集：1.COCO-QACOCO-QA数据集中的图像来自于MS-COCO数据集，主要包括123287张图像，其中72738张用于训练，38948用于测试，并且每张图像都有一个question

阮恒·2024-02-10 18:26

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在

79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

redis过期淘汰策略、数据过期策略与持久化方式

no-eviction不删除任何数据,内存不足存入会直接报错,可以在redis配置文件中进行设置,其中有两个非常重要的概念,LRU与LFULRU表示最近最少使用,LFU为最少频率使用又按照volatile已设置过期时间的数据集和

sunyunfei1994·2024-02-10 12:30

cityscapes数据集的下载和应用

链接内容官方地址：https://www.cityscapes-dataset.com/使用git的地址：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts要自己登录download的哦数据下载在官网下载，不需要，需要企业级别邮箱（不能qq,163，gmail）；每天有限制的下载次数;注册账号，网页下载。。我自己不怎么断。断的话看方法二终端脚本下载(推荐):w

zisuina_2·2024-02-10 12:20

【深度学习】: MNIST手写数字识别

如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,可接实验指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例2：构建自己的多层感知机:MNIST手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1数据集简介

X.AI666·2024-02-10 11:34

NLP之transformer -Task01

常见的NLP任务本教程将NLP任务划分为4个大类：1、文本分类，2、序列标注，3、问答任务——抽取式问答和多选问答，4、生成任务——语言模型、机器翻译和摘要生成。

曼曼668·2024-02-10 11:55

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

计算机毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏民宿推荐系统民宿爬虫民宿大数据知识图谱机器学习大数据毕业设计

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3

计算机毕业设计大神·2024-02-10 10:56

机器学习9-随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

dracularking·2024-02-10 10:12

方差与偏差

bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同，即便这些训练集是来自同一个分布.对测试样本队令yD为m在数据集中的标记

井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

机器学习8-决策树

决策树的构建过程：1.选择特征：从所有特征中选择一个最佳的分裂标准，以将数据集分成两个子集。2.分裂数据：使用选定的特征和分裂标准将数据集分成两个子集。这个过程会递归地应用于每个子集，形成树的分支。