文本分类训练集第12页

DataProcess-语义分割数据集中将原始数据划分为73比例

语义分割数据集中将原始数据划分为73比例我们下载公开数据集的时候，经常所有的图片是在一起的，如果我们需要进行实验的话还是需要按照73的比例将数据集划分为训练集和测试集，这里我准备了一个脚本，大家只需要传入分割之后保存的路径

肆十二·2023-12-25 01:22

模式识别与机器学习（十一）：Bagging

给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:26

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。

bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

机器学习与模式处理头歌实训

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1、下面正确的是？A、将手头上所有的数据拿来训练模型，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

醉蕤·2023-12-23 19:21

阅读笔记-PRECISE ADJACENT MARGIN LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先，在以往的损失函数中提到的“边际”是Softmax决策边界之间的边际，它不代表训练集中不同类别之间的真实的边际；其次，以往的损失函数对所有可能的类对组合施加了边界，这是不必要的。

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:24

【Matlab编程实现常见小问题之三】Matlab如何实现把MNIST数据库中的二进制文件形式的样本集转化为标准图像格式

手写数字的MNIST数据库包含60000个训练集以及10000个测试集，该数据库将其训练集和测试集保存为二进制文件格式而非标准图像格式，所以本篇文章中，旨在解决如何用Matlab编程实现把MNIST数据库中下载下来的二进制文件转化为标准图片格式并保存下来

楚俊慕·2023-12-23 14:28

深度学习中的损失函数

损失函数（lossfunction）:用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差代价函数（costfunction）:用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。

智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

对于MNIST训练集，均值就是所有训练集（6000个样本）的像素点之和求平均。当你将训练样本从（6000,1，28，28）展开成（60000,28*28）后，用mean（）函数可以轻松求出均值。

zycToWf·2023-12-23 03:12

PRML第一章读书小结

给定一个训练集，训练集由的N次观测组成，记作，对应了相应的观测值，记作。它们拥有了一个内在的规律，这个规律是我们

飞剑客阿飞·2023-12-23 03:33

Elasticsearch：什么是文本分类？

文本分类定义-textclassification文本分类是一种机器学习，它将文本文档或句子分类为预定义的类或类别。它分析文本的内容和含义，然后使用文本标签为其分配最合适的标签。

Elastic 中国社区官方博客·2023-12-23 01:40

Decision Tree Algorithm

在模型训练的过程中，根据训练集去做树的生长(Growthetree)，生长所有可能的Branches，最终达到叶子节点（leafnodes）。在预测过程中，则遍历树枝，去寻找和预测目标最相近的叶子。

weixin_33720956·2023-12-22 22:50

pytorch——基于循环神经网络的情感分类

数据集信息IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。已知数据集中数据格式如下表所示。

努力编程的阿曼·2023-12-22 19:22

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。欠拟合指的是模型在训练和预测表现都不好，往往由于模型过于简单,如图(a)所示。

风月雅颂·2023-12-22 18:34

Nested Named Entity Recognition with Span-level Graphs

acl-long.63.pdfACL2022介绍问题基于span的方法虽然在解决嵌套实体上存在巨大潜力，但存在以下问题：1）难以充分利用span的丰富语义；2）重叠较多的正负样本会降低模型的性能；3）训练集中的嵌套实体

pepsi_w·2023-12-22 15:07

kNN-NER: Named Entity Recognition with Nearest Neighbor Search

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.17103.pdf预发表论文介绍受到增强式检索方法的启发，作者提出了kNN-NER，通过检索训练集中k个邻居的标签分布来提高模型命名实体识别分类的准确性

pepsi_w·2023-12-22 15:37

基于深度学习的MNIST手写数字数据集识别（准确率99%，附代码）

这个数据集包含70000张手写数字图片，分别是60000张训练图片和10000张测试图片，训练集由来自250个不同人手写的数字构成，一般来自高中生，一半来自工作人员，测试集（t

什么都不太会的研究生·2023-12-22 07:38

使用DETR 训练VOC数据集和自己的数据集

train2017则是训练集图片，其他同理。VOC数据集的存放方式是这样的，转换格

githubcurry·2023-12-22 05:51

深度学习｜词嵌入的演变

这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器

冷冻工厂·2023-12-21 20:36

AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)

实战——条件生成对抗网络0.前言1.CGAN架构2.模型训练3.CGAN分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)以从给定的训练集中生成逼真图像

盼小辉丶·2023-12-21 19:38

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构引言数据获取与处理数据分析与可视化文本分类模型结论引言在信息爆炸的时代，新闻数据的快速获取和准确分类变得尤为重要。

爱欲无极·2023-12-21 11:32

KNN算法详解与Python实现

对于一个待分类的样本，KNN算法通过计算该样本与训练集中各个样本的距离，并选择距离最近的K个样本作

代码指四方·2023-12-21 05:36

AdaBoost提升方法

算法输入：训练集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2)

沉住气CD·2023-12-21 02:02

常见的分类算法

在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。

调钟师·2023-12-21 01:01

107基于matlab的模糊推理系统（ANFIS）的时间序列预测

基于matlab的模糊推理系统（ANFIS）的时间序列预测，输出训练集、测试集和预测数据结果，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。107时间序列预测模糊推理系统(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2023-12-20 23:03

【进阶篇】YOLOv8实现K折交叉验证——解决数据集样本稀少和类别不平衡的难题，让你的模型评估更加稳健

在K折交叉验证中，将原始数据集分成K个子集，然后依次将其中一个子集作为验证集，其余K-1个子集作为训练集进行模型训练和评估。这样可以得到K个模型，每个模型都在不同的验证集上进行评估，最后将K个模型的评

w94ghz·2023-12-20 23:20

机器学习---bagging与随机森林

随机采样(bootsrap)就是从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放

三月七꧁ ꧂·2023-12-20 11:17

人工智能-计算机视觉之图像增广

图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。

白云如幻·2023-12-20 07:35

无监督学习聚类

无监督学习概述无监督学习方法概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签y，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

小小程序○·2023-12-20 06:10

Linear Regression线性回归（一元、多元）

目录介绍：一、一元线性回归1.1数据处理1.2建模二、多元线性回归2.1数据处理2.2数据分为训练集和测试集2.3建模介绍：线性回归是一种用于预测数值输出的统计分析方法。

取名真难.·2023-12-20 05:44

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN

大地之灯·2023-12-20 00:59

机器学习——数据划分

1、数据划分在机器学习中，通常将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练数据，生成机器学习模型；测试集用于评估学习模型的泛化性能和有效程度。数据划分一般有留出法、交叉验证法和自助法。

风月雅颂·2023-12-20 00:26

NLP实战之BERTopic主题分析

通过主题分析，我们可以揭示文本数据中的隐藏主题，这对于信息检索、文本分类、舆情分析等任务非常有用。

分毫析厘·2023-12-19 22:51

pytorch--基于语音的性别识别

pytorch官网基于梅尔频谱的语音性别分类模型，训练了20epoch，准确率97%提升点有很多：还可以基于声纹特征作为训练集、数据预处理的逻辑、transform的逻辑（修改transform会导致数据的张量维度变更

Carry_NJ·2023-12-19 22:25

【生物信息】一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型

Markov-HMM一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型程序功能：在网上收集50条细胞色素C的核心功能区域碱基序列作为正训练集，然后再收集50条碱基序列作为负训练集。

上弦同学·2023-12-19 18:06

pytorch——豆瓣读书评价分析

此外，选择了前40000条数据作为训练集，考虑到运算的时间成本，后续只

努力编程的阿曼·2023-12-19 16:11

如何实现自己的训练集

在anacondaprompt中查看（condainfo-e）、删除（condaremove-naimbot_env）虚拟环境其中aimbot_env是虚拟环境的名字是否要删掉？选y创建虚拟环境（condacreate-naimbot_envpython==3.7.4）已经存在环境是否创建？选择y这里创建太慢的话可能是没有配置合适的源conda国内源配置cnblogs.com/dereen/p/a

半生瓜-·2023-12-19 16:32

我对过拟合的理解

1、什么是过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象，如下图：2、发生过拟合的主要原因（1）数据有噪声（2）训练数据不足，有限的训练数据（3）训练模型过度导致模型非常复杂

王永翔·2023-12-19 07:25

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论贝叶斯决策理论条件概率全概率公式贝叶斯公式朴素贝叶斯言论屏蔽新浪新闻分类朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的有监督的机器学习算法，解决的是分类问题，如文本分类

写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型

目录前言1风速数据EMD分解与可视化1.1导入数据1.2EMD分解2数据集制作与预处理2.1先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集2.2设置滑动窗口大小为96，制作数据集3基于Pytorch的EMD-CNN-GRU

建模先锋·2023-12-19 04:26

在数据集有限的情况下，如何批量扩充训练集或数据集？（基于python利用旋转、镜像、添加高斯噪声的方法）

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴）4.注：如果你是需要只对一个文件或一张图做旋转，segment的可以自己删掉。一、旋转这里旋转角度全是随机的。如果有需求都是一个角度，自行更改Angle部分的代码。fromPILimportI

无业大学生啼·2023-12-19 04:15

动手学深度学习-自然语言处理：应用

自然语言处理：应用情感分析及数据集情感分析研究人们在文本中的情感，这被认为是一个文本分类问题，它将可变长度的文本序列进行转换为固定长度的文本类别。

jieHeEternity·2023-12-18 14:09

pytorch文本分类（一）：文本预处理

pytorch文本分类（一）：文本预处理本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台ModelWhale上。

大地之灯·2023-12-18 11:11

pytorch文本分类（二）：引入pytorch处理文本数据

pytorch文本数据处理目录pytorch文本数据处理1.Pytorch背景2.数据分割3.数据加载Dataset代码分析字典的用途代码修改的目的Dataloader4.练习原学习任务链接相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI2fF9BjA?pwd=ro0v提取码：ro0v–来自百度网盘超级会员V4的分享1.Pytorch背景Pytorch

大地之灯·2023-12-18 11:39

使用Keras处理多分类问题——以新闻分类为例

包括46个不同的主题，其中某些主题的样本更多，但是训练集中的每个主题都有至少10个样本。与IMDB数据集一样，路透社数据集也内置到了Keras库中，并且已经经过了预处理。

进击的码农设计师·2023-12-18 11:28

计算机视觉中的细节问题(五)

参考计算机视觉中的细节问题(五)-云+社区-腾讯云目录(1)、训练集与测试集的标准定义(2)anchor_scales、anchor_ratios、anchor_strides的含义？

Wanderer001·2023-12-18 09:45

权重衰减(Weight Decay)

然而，当模型的参数（即权重）过多或过大时，容易导致过拟合问题，即模型在训练集上表

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

过拟合与欠拟合

具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。过拟合的原

奉系坤阀·2023-12-18 08:07

【YOLO系列】速看！YOLOv3中如何使用K-Means聚类算法生成Anchor Box

为了解决这个问题，于是YOLOV2提出了使用k-Means聚类方法在训练集中自动的获取每个anchorboxes的大小，以替代人工设置。k-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照

江湖小张·2023-12-18 07:31

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