文本分类训练集第11页

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集

満湫·2024-01-12 23:18

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。程序已调通，可直接运行。129matlabLSSVM优化算法(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

自然语言处理（NLP）技术

下面是一些NLP技术的例子：文本分类：NLP可用于将文本数据划分到不同的类别中。例如，垃圾邮件过滤器可以使用文本分类来将收件箱中的电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

xianyinsuifeng·2024-01-12 09:59

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

机器学习_8、支持向量机

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集

Element_南笙·2024-01-12 06:46

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

小林打怪中·2024-01-12 06:05

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集

小林打怪中·2024-01-12 06:05

LightGBM原理和调参

这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

024 年1月11日最热NLP大模型论文： A Novel Prompt-tuning Method: Incorporating Scenario-specific Concepts into...

颠覆性Prompt-tuning新法：引入场景特定概念，零样本文本分类效果大幅领先！引言：探索语言模型中的概念挖掘与级联校准在自然语言处理领域，语言模型的有效性往往取决于其对概念的理解和利用能力。

夕小瑶·2024-01-12 05:44

Midjourney和DALL·E被爆严重抄袭！钢铁侠、阿凡达等数百个作品被抄的裤衩都不剩..

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。

夕小瑶·2024-01-12 05:13

2021-03-04 Speech-Transformer项目参数设置2

二、LFR_m、LFR_n参数设置为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简：原始训练集：120098条语音精简后：9条语音原始开发集：14326条语音精简后：10

雨风SLEK·2024-01-12 01:26

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True

木鱼未来·2024-01-11 14:32

机器学习速成课程学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data

HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

马萨诸塞州道路数据集预处理

其中训练集1108张、验证集14张、测试集49张。部分数

DataAssassin·2024-01-11 11:32

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分，然后在该空间中寻找最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的优点在于可以处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性。同时，SVM还可以使用核函数将数据映射到更高维的空间中，从而处理非线性问题。SVM的核心是支持向量，即距离

ASS-ASH·2024-01-11 11:01

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

以ChatGLM为例，微调对话任务的时候，微调会导致模型的理解能力别削弱（无法理解相似语义的输入），即当输入数据prompt的分布与训练数据分布不一致时，模型不会按照训练集的response进行输出，而是使用模型原有的能力进行输出

wxl781227·2024-01-11 10:45

用Bert进行文本分类

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。以下是对BERT模型的系统解释：双向编码器（BidirectionalEncoder）：BERT采用了Transformer的编码器结构，与传统的单向语言模型不同，它能够同时考虑一个词的前后文信息，即双向

天一生水water·2024-01-11 07:22

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

Autodl训练过程

随机数种子一般设置为42好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集

pythonSuperman·2024-01-10 14:34

logistic回归成本函数

为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

基于pytorch的房价预测

大雾的小屋·2024-01-10 10:31

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题

Avasla·2024-01-10 10:23

机器学习：自然语言处理介绍

rubyw·2024-01-10 10:22

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

1.Pipelinevs.ColumnTransformer训练模型前，需要将数据集分为训练集和测试集。每个子集都需要经过数据清洗和预处理步骤，因而会造成代码冗余。Pipeline是一

子诚之·2024-01-10 00:07

Hugging face库

它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集

我感觉。·2024-01-09 18:21

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词6.2词性标注6.3命名实体识别详述LSTM+CRF进行命名实体识别的方法6.4文本分类

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。

毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据

羋学僧·2024-01-08 23:23

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但

草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写，即将上述代码的ln[9]改为以下内容：fromtransformers.modeling_bert

xiyou__·2024-01-08 17:15

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集

晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

朴素贝叶斯算法-分类算法

在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类

Quinto0·2024-01-08 09:11

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

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