文本分类训练集

ImageNet 数据集的下载及解压操作

数据集下载对于ImageNet数据集的下载部分，可以参照以下博客：ImageNet数据集下载对于图像分类任务相关的数据集主要包含以下几个：ILSVRC2012_img_train.tar对应ImageNet的训练集
kevin小新·2023-12-30 06:22

探索深度学习在自然语言处理中的应用

本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。
Corey James·2023-12-30 05:24

Weka 分类树输出结果解析 Weighted.avg

weather数据库先看左侧，classifier是分类方法，J48是递归分治策略；cross-validation表示交叉验证，使用了10-Foldspercentagesplit表示分割比例，用以分割训练集和测试集
deer(écho)·2023-12-30 03:34

分割YooChoose数据集为YooChoose1/4、YooChoose1/64

脚本思路使用数据集中session_id作为滤网对源数据进行过滤，过滤出2百万个不同的session_id作为训练集。
GarsonW·2023-12-30 00:21

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时
徐_清风·2023-12-29 22:48

2018-12-28

Optimalerrorrate:最优错误率，无法避免错误率Avoidablebias:可优化误差Variance:方差，训练集与测试集的差距处理高avoidablebias:1.增大模型的规模，也就是增加模型复杂度
Louis1994·2023-12-29 20:03

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据3.新建一个目录放数据写yaml文件4.测试训练效果防止pychram检索数据集的方法看yolov5官网首先是创建.yaml数据集1）首先指明数据集的根目录在哪里，训练集
醉酒柴柴·2023-12-29 10:25

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

文本分类：NLP技术可以将文本分为不同的类别。例如，垃圾邮件过滤器使用NLP技术将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。情感分析：NLP技术可以
程序猿～厾罗·2023-12-29 09:08

数据集介绍【01】-MNIST

它包含了四个部分:训练集图片：train-images-idx3-uby
ihan1001·2023-12-29 03:25

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。
LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

【YOLOv8新玩法】姿态评估解锁找圆心位置

主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型制作数据集本人从网络上随便找到了个工业工件，然后写代码合成了一些数据，总计数据有360张图像、其中336张作为训练集
gloomyfish·2023-12-28 20:52

深度学习中的训练集、验证集、测试集作用有什么区别。

问题描述：深度学习中的训练集、验证集、测试集作用有什么区别。问题解答：训练集（TrainingSet）：作用：用于训练深度学习模型的参数和权重。
神笔馬良·2023-12-28 19:11

Kmeans聚类算法简介

k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有
aikiliger·2023-12-28 15:06

数据探查系列：如何进行有意义的探索性数据分析（EDA）

如何进行有意义的探索性数据分析（EDA）目录1.设置1.1导入库1.2导入数据1.3数据集特征1.4数据集属性2.探索训练集和测试集2.1训练集-快速概览2.2训练集-基本统计2.3测试集-快速概览2.4
愤斗的橘子·2023-12-28 12:59

常用线性回归算法类库简介

没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差，这时损失函数可以加入正则化项，如果加入的是L2范数的正则化项，就是Ridge回归的损失函数；验证方法：Ridge类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据集分成训练集和测试
小T数据站·2023-12-28 11:28

开放的数据训练集合 图片部分

ImageNet官方网站:http://www.image-net.org/COCO(CommonObjectsinContext)官方网站:https://cocodataset.org/#homeCIFAR-10/CIFAR-100官方网站:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlADE20K官方网站:http://groups.csail.mit
朱雀333·2023-12-28 11:22

自然语言处理（NLP）技术

下面是几个常见的NLP技术的例子：文本分类：NLP技术可以根据文本的内容将其分类到预定义的类别中。例如，可以使用NLP技术将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
淘金开源·2023-12-28 10:35

通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

划分数据集：使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，划分比例为3：1。构建模型：使用sklearn.svm中的SVC类构建SVM
2450哥·2023-12-28 05:39

2021-08-31-Cross-Validation（交叉验证）

我们可以把整个数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分用于验证，这也就是我们经常提到的训练集（trainingset）和测试集（testset）。
大虎甜面酱·2023-12-28 00:17

3.pytorch cifar10

其中，包括50000张用于训练集，10000张用于测试集。runimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
nsq_ai·2023-12-27 17:58

机器学习部分相关概念

训练集(TrainingSet)和测试集
北辰Charih·2023-12-27 13:13

LSTM中文新闻分类源码详解

LSTM中文新闻分类一、导包二、读取数据三、数据预处理1.分词、去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表
LinlyZhai·2023-12-27 11:23

【论文解读】在上下文中学习创建任务向量

特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f(x)。
合合技术团队·2023-12-27 09:59

常用视觉数据集（更新中）

训练集和测试
Xiacedar·2023-12-27 05:46

Python机器学习——KNN

取名由来or算法思想：如果想要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个朋友的经济水平求平均就是这个人的经济水平2、在一个没有标签的样本进入算法后，首先计算他与训练集中每个样本的距离
棒棒糖one·2023-12-27 03:48

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

文本分类：将文本分为不同的类别。例如，将新闻文章分类为体育、娱乐或政治类别。信息抽取：从大量文本中提取有用的信息。例如，从新闻报道中提取公司的财务数据。文本生成：根据一些输入生成新的文本。例如
秋珀·2023-12-26 23:13

2020-06-25 One-hot编码

image.png如果用回归进行分类，公式为：ŷ=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…+w[p]*x[p]+b>0其中w[i]和b是从训练集中学到的系数，x[i]是输入特征。
大师_cfab·2023-12-26 10:30

NLP 自然语言处理实战

它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，用于分析理解机器与人之间的交互，常用的领域有：实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、关键词提取、自动摘要提取等方面。
AAI机器之心·2023-12-26 09:59

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][DNN 训练技巧]

是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录：DNN训练常见问题过拟合处理欠拟合处理keras项目一DNN训练常见问题我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题：1：训练集上面很差
明朝百晓生·2023-12-26 07:26

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

1.数据集2.实现2.1代码fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom
想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

DatawhaleAI夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战

目录一、赛题背景基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛二、赛事任务任务描述赛题数据集评价指标解题思路方法1：机器学习方法Baseline1.导入模块1.1特征提取1.2基于TF-IDF提取1.3选择机器学习模型
xingzhiyao123456·2023-12-26 07:58

机器学习（8）朴素贝叶斯算法（20条新闻分类）

目录一、基础理论二、实战：20条新闻分类1、读取数据2、训练集划分3、特征工程（文本特征提取）4、朴素贝叶斯算法训练5、模型评估方法一：预测值与真实值比对方法二：计算准确率总代码一、基础理论朴素贝叶斯算法
_(*^▽^*)_·2023-12-26 07:27

实战：朴素贝叶斯文本分类器搭建与性能评估

欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录贝叶斯定理简介贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器优势与不足实战代码结语贝叶斯定理简介贝叶斯分类
小馒头学python·2023-12-26 07:25

手把手教你：电影数据分析与可视化系统

系列文章手把手教你：基于Django的新闻文本分类可视化系统（文本分类由bert实现）手把手教你：基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）手把手教你：岩石样本智能识别系统一、项目简介本文主要介绍如何使用
大雾的小屋·2023-12-26 05:09

Pandas：打乱数据并切分

描述在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分
ACphart·2023-12-26 02:20

搭建神经网络（六步法）

spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click文章目录六步法一，import：导入相关模块二，train,test：划分训练集与测试集三
xiaiming0·2023-12-25 18:21

nerf-slam

nerf神经辐射场传统渲染：三维模型+材质+光照--》RGB图片三维重建：RGB图片--》三维模型Nerf-slam的简述输入/训练集为一些图片，每个图片都已知相机视角（相对于图片中的某个物体），通过神经网络预测其他视角下的该物体的图片也就是通过上述训练将该物体的模型隐式的表示在了神经网络模型中
wenningshine·2023-12-25 18:40

Alnet网络分析与demo实例

训练集与测试集划分由于此数据集不像CIFAR10那
灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:08

简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 (Pytorch 代码纯享版)

简洁高效的NLP入门指南:200行实现Bert文本分类Pytorch版概述NLP的不同任务Bert概述MLM任务(MaskedLanguageModeling)TokenizeMLM的工作原理为什么使用
我是小白呀·2023-12-25 17:02

Python使用训练数据拟合模型

df_filtered_cleaned[['Bonus','Enhancement','Time_in_seconds']]y=df_filtered_cleaned['Satisfaction']#分割为训练集和测试集
xdpcxq1029·2023-12-25 14:28

【创新实训】问答系统-Question Generation模块-【博客4：模型架构的搭建与训练过程】

评价指标；描述了我的初步探索；以及给出了数据处理的方法：博客1：基本策略博客2：评价指标、初步探索博客3：训练数据和预测数据预处理的部分博客4：模型的构建博客5：生成“问答对”博客6：问答对有效性过滤（基于文本分类任务
VictorChenSC·2023-12-25 08:08

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

它通常包含了以下主要功能：加载数据集：train.py会加载训练数据集，通常是将数据集划分为训练集和验证集，并进行数据预处理。
无妄无望·2023-12-25 08:08

多项式拟合

实值输入:x真实的函数:sin⁡(2πx)观测值:t=sin⁡(2πx)+GaussianNoise训练集合，其中包括N个样本(x(n),t(n))，其中n=1,…,N.importscipyasspfromscipy.optimizeimportleastsq
!chen·2023-12-25 05:28

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
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