文本分类训练集第10页

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

百度众测标注是干嘛的，百度众测标注单价

这些任务可以包括图像识别、语音识别、文本分类等。通过众测标注，百度能够借助用户的力量，快速高效地收集、整理和验证数据，以提升其人工智能系统的准确性和性能。

声优配音圈·2024-01-05 02:51

举例说明自然语言处理（NLP）技术

文本分类：NLP技术可以用于将文本分类到不同的类别。例如，社交媒体监测工具可以使用NLP技术来识别用户发帖中的情感，从而对帖子进行情感分类（例如积极、消极或中性）。信息提取：NL

代码真的养发·2024-01-05 01:12

Transforer逐模块讲解

两大部分组成，数据经过词embedding以及位置embedding得到encode的时输入数据输入部分embedding就是从原始数据中提取出单词或位置；输入矩阵：位置编码采用如下公式好处有使PE能够适应比训练集里面所有句子更长的句子

warren@伟_·2024-01-04 23:54

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习题

1.解释什么是过拟合和欠拟合，怎么降低过拟合过拟合：在训练集中表现的特别优秀，贴合训练数据的特征，但是没有泛化能力，在新的数据集中无法做出准确的预测。

南笙，·2024-01-04 20:24

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。

AugBoost·2024-01-04 07:45

【数据挖掘】基于 LightGBM 的系统访问风险识别（附源码）

的系统访问风险识别文章目录基于LightGBM的系统访问风险识别一、课题来源二、任务描述三、课题背景四、数据获取分析及说明（1）登录https://www.datafountain.cn并获取相关数据（2）数据集文件说明（3）训练集和测试集含义说明五

the_coco·2024-01-04 06:41

增量预训练经验积累（2）

GUANYX~·2024-01-03 22:24

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

都存在一定的问题：对于PixelRNN这类模型来说，就是从左上角的像素开始一个个地进行生成，那么这个生成顺序是否合理，每一个像素是否只与它前面的像素有关，这就是其问题VAE的问题在前文就已经提到，它只能够学会模仿训练集中的例子

FavoriteStar·2024-01-03 22:46

聚类算法介绍

聚类算法在数据挖掘、图像分割、文本分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。

亦旧sea·2024-01-03 21:06

特征工程

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-03 20:47

开源大模型应用开发

该模型的基本原理是将大量无标签文本数据进行预训练，然后将其用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

STRUGGLE_xlf·2024-01-03 19:32

深度学习｜5.2 偏差和方差

偏差和方差在训练集和验证集的应用。Trainseterr

晓源Galois·2024-01-03 18:10

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

数据和方法MNIST数据集是收集的手写字体，为单色图像，共有训练集60000项，测试数据集10000项。建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。

罗罗攀·2024-01-03 18:45

【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍

weixin_30664051·2024-01-03 17:05

【Python机器学习】衡量模型是否成功：训练数据&测试数据

在机器学习中，为了衡量模型是否成功，通常做法是吧将收集好的带标签数据分成两部分，一部分用于构建机器学习模型，叫做训练数据或训练集；其余数据用来评估模型性能，叫做测试数据、测试集或者留出集。

zhangbin_237·2024-01-03 16:23

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

流量预测_MLP模型_keras

:heartbeat:4、数据预处理pre-processing（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集

郭小儒·2024-01-03 14:05

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化）生成模型（本质上是一组参数、

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

119基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型

基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型，可对比两者的计算时间及测试机和训练集准确率。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-03 10:52

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验实验介绍Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型，由Google公司在2013年开放。

septnancye·2024-01-03 08:24

在机器学习训练测试集中，如何切分出一份验证集

文章目录1.读取数据：2.绘图查看target数量情况：3.特征拓展：4.构建X，y：5.拆分训练集和测试集，特征做缩放处理：6.从训练集里再切一次出验证集，特征做缩放处理：7.测试集训练效果：8.从训练集里再切一次出验证集

you_are_my_sunshine*·2024-01-03 07:54

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)

目录往期精彩内容：前言1风速数据CEEMDAN分解与可视化1.1导入数据1.2CEEMDAN分解2数据集制作与预处理2.1划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集，然后再按照前7后4划分分量数据2.2设置滑动窗口大小为

建模先锋·2024-01-03 01:49

【深度学习下载大型数据集】快速下载谷歌云盘数据集

个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站跑深度学习的时候,一些数据集比较大,比如60多个G,而且只是训练集.然后这些数据是由某些实验室组采集的,并不像一些大公司搞的,一般都直接方法一些网盘中

procoder338·2024-01-03 01:44

NLP：预测新闻类别 - 自然语言处理中嵌入技术

机器学习和NLP在文本分类中的作用机器学习是人工智能的一个子集，它极大地影响了我们处理和分析大型数据集（包括文本数据）的方

冷冻工厂·2024-01-02 23:21

11-交叉验证与网格搜索对k-近邻算法调优

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信数据分类训练集和测试集，再将训练集分为训练和验证集。eg：将数据分成5份，其中一份作为验证集。

jxvl假装·2024-01-02 21:33

NLP文本情感——SNOWNLP简易版

自然语言生成三阶段：文本规划、语句规划、实现NLP应用领域：机器翻译、情感分析、智能问答、文摘生成、文本分类、舆论分析、知识图谱。

啊金曼·2024-01-02 15:37

实践：基于双向LSTM模型完成文本分类任务

目录1数据处理1.1数据加载1.2构造Dataset类1.3封装DataLoader2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测5拓展实验5.1使用Pytorch内置的单向LSTM进行文本分类实验编辑5.2

熬夜患者·2024-01-01 22:35

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训练集中学习。本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用，闲话少说，我们直接开始吧！

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

工智能基础知识总结--什么是CNN

CNN最常用于CV领域，但是在NLP等其他领域也有应用，如用于文本分类的TextCNN。下面是一个CNN的经典网络结构（LeNet）：CNN一般具有以下结

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

论文笔记：DELPHI:预测蛋白质相互作用位点的精确深度集成模型

文章目录摘要：一、介绍二、材料和方法（一）、数据库（二）、测试集（三）、训练集和验证集（四）、输入特征（六）、CNN模型架构（七）、RNN网络的体系结构（八）、综合网络架构（九）、实现（十）、参数调整三

wangpan007·2023-12-31 23:52

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-12-31 23:22

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务实战

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务1.认为主流程code2.NLP对话和预测基本均属于分类任务详细见3.Tensorborad1.认为主流程codeimporttimeimporttorchimportnumpyasnpfromtrain_evalimporttrain

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 22:02

yolo划分数据集代码

importosimportrandomimportshutil#本程序用于划分数据集#训练集和验证集的划分比例默认是8：2，如果想要其他比例的，修改29行的数值即可。

微智启工作室·2023-12-31 18:57

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2:downloadandunzipthedirof'data.rar',地址:https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ

致Great·2023-12-31 17:15

python查看数据集的类别、数量分布等

fromglobimportglobimportpandasaspdimportnumpyasnpimportosimportcv2fromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltfromtqdmimporttqdm#%%#训练集探索

wang-jin·2023-12-31 14:53

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

●数据划分：划分成训练集train，用来训练模型；验证集valid，验证模型是否过拟合，挑

深度之眼·2023-12-31 10:55

nndl 作业12 优化算法2D可视化

简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化优化算法：优化的目标是网络模型中的参数（集合），损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同

szf03·2023-12-31 06:51

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理1.TextCNN用于文本分类2.代码实现1.TextCNN用于文本分类具体流程：2.代码实现#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 06:10

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3

theskylife·2023-12-31 05:56

正则化的具体理解

说到正则化，我们先弄明白几个概念：1.欠拟合2.合适拟合3.过拟合从字面意义上说，大家对这3个概念都不陌生，具体说一下过拟合，如果我们有非常多的特征，那么通过学习得到的拟合方程有可能对训练集拟合的非常好

liuruo123·2023-12-30 21:34

自然语言处理（NLP）技术

以下是自然语言处理(NLP)技术的一些应用示例：文本分类：使用NLP技术对文本进行分类，例如将酒店评论分为好评和差评，或将新闻分类为体育、政治、娱乐等。

qqq11122233___·2023-12-30 19:54

LLM的评价指标

这些基准测试可能包括各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等。模型的准确性是通过比较模

samoyan·2023-12-30 19:21

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。

加百力·2023-12-30 18:04

VOC 数据集下载

是的从根本上说，这是一个监督学习问题，因为一个训练集提供带标签的图像。已选择的20个对象类是：人：人动物：鸟、猫、牛

小白的gis空间·2023-12-30 12:30

纽约时报起诉OpenAI和微软！要求销毁ChatGPT，索赔数十亿美元

要求销毁ChatGPT以及任何其他使用《纽约时报》作品而没有付费的大语言模型和训练集。该诉讼指控OpenAI和微软未经允许利用《纽约时报》数百万篇的受版权保护的数据训练ChatGPT等人工智能模型。

夕小瑶·2023-12-30 11:10

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix

*Crystal·2023-12-30 10:15

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