文本分类训练集

机器学习之评估机器学习模型

我们将我们的数据分为训练集、验证集和测试集，我们不通过相同的数据来评估我们用来训练的模型，原因很明显：经过一些很少批次的训练以后，全部的模型都开始过拟合，也就是说，他们在未见过的数据上的表现跟见过的数据比
辣椒种子·2023-12-18 04:16

Mistral MOE架构全面解析

从代码角度理解Mistral架构Mistral架构全面解析前言Mistral架构分析分词网络主干MixtralDecoderLayerAttentionMOEMLP下游任务因果推理文本分类Mistral
江小皮不皮·2023-12-18 03:06

Llama 架构分析

从代码角度进行Llama架构分析Llama架构分析前言Llama架构分析分词网络主干DecoderLayerAttentionMLP下游任务因果推理文本分类Llama架构分析前言Meta开发并公开发布了
江小皮不皮·2023-12-18 03:35

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

进行文本情感分析，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是青衿☁️博客首页：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用
放风讲故事·2023-12-18 03:45

pytorch——支持向量机

1、任务要求针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(
努力编程的阿曼·2023-12-18 01:36

NLP项目实战01--电影评论分类

在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。
陶陶name·2023-12-17 23:47

阅读笔记-SVDNet for pedestrian retrieval

Motivation这篇文章是17年的文章，当时的背景：基于深度的reid方法一般还是三部分组成：1）训练集先训练一个分类器；2）从分类器前一层的FC层抽取图像特征；3）通过欧氏距离或者cosine距离进行相似度计算以排序
熙熙江湖·2023-12-17 18:24

yolov5训练自己的数据集

2.数据集leaf的格式是非常重要的，leaf里面有有train（训练集）,val（验证集），还有一个是test吧，但我就是简单做了一个小实验，并没有写这个，有需要的话可以自己加上。
花花王·2023-12-17 18:27

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类

过拟合：在机器学习任务中，我们通常将数据集分为两部分：训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型在未见过数据上的性能。过拟合就是指模型在训练集上表现较好，但在测试集上表现较差的现象。
星川皆无恙·2023-12-17 17:49

基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类

当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。
Tony小周·2023-12-17 16:30

自然语言处理基础

自然语言处理基础自然语言处理基础文本的表示词的独热表示词的分布式表示词嵌入表示文本的词袋表示自然语言处理任务语言模型NLP基础任务NLP应用任务基本问题文本分类问题结构预测问题序列到序列问题自然语言处理基础文本的表示在使用字符串表示
沅有沚兮·2023-12-17 12:27

竞赛完整思路

3.数据探索与预处理获取数据：下载并了解比赛提供的训练集和测试集数据。数据探索：使用统计方法和可视化工具（如Matplotli
代码帮·2023-12-17 09:17

机器学习三个基本要素：优化算法

在确定了训练集D、假设空间ℱ以及学习准则后，如何找到最优的模型(x,θ∗)就成了一个最优化（Optimization）问题。机器学习的训练过程其实就是最优化问题的求解过程。
白牛DATA·2023-12-17 09:25

TensorFlow神经网络中间层的可视化

文件导入网络3.可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别，训练集使用手写数字集
_MaZy·2023-12-17 07:48

机器学习三大基本要素学习准则

学习准则令训练集=是由N个独立同分布的样本组成，即每个样本(,y)∈X×Y是从X和Y的联合空间中按照某个未知分布P(,y)独立地随机产生的。
白牛DATA·2023-12-17 04:04

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。
何叔傲·2023-12-17 02:33

贝叶斯分类器-对文本的分类

前言翻看贝叶斯的案例，我们就会发现90%以上的案例都是文本分类，如果想以后转做文本数据数据挖掘，那么贝叶斯应该是必须点亮的技能灯。“真的是任重道远啊，希望三天时间能skip到下一个算法。”
在做算法的巨巨·2023-12-16 22:44

分类（四）—— 支持向量机

近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

pytorch——房价预测

并转换为tensor格式3、接下来设置训练参数和模型这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差）4、绘制图像由于数据量较少，所以将整个训练集作为测试集
努力编程的阿曼·2023-12-16 16:09

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)

目录前言1数据集制作与加载1.1导入数据第一步，导入十分类数据第二步，读取MAT文件驱动端数据第三步，制作数据集第四步，制作训练集和标签1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2Transformer
建模先锋·2023-12-16 16:01

人工智能文本分类

在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。
!chen·2023-12-16 15:48

机器学习---Adaboost算法

1.Adaboost算法介绍Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:17

Regularization——正则化

1.过拟合问题这是使用不同的模型根据房子的大小对于房价的预测第一张图的模型距离数据点的平均距离仍然比较大，拟合效果并不是特别好，也叫欠拟合（underfitting）第二张图的模型对于训练集数据的拟合的不错
搁浅丶.·2023-12-16 12:03

吴恩达《机器学习》11-3-11-5:类偏斜的误差度量、查准率和查全率之间的权衡、机器学习的数据

偏斜类的问题偏斜类的情况发生在训练集中某一类实例数量非常多，而其他类的实例数量很少或没有的情况下。举例来说，如果希望用算法来预测肿瘤是否是恶性的，
不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:01

风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer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7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-Transformer
建模先锋·2023-12-16 11:48

风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM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-LSTM
建模先锋·2023-12-16 11:48

Course2-Week3-使用机器学习的建议

Course2-Week3-使用机器学习的建议文章目录Course2-Week3-使用机器学习的建议1.拆分原始训练集1.1如何改进模型1.2二拆分：训练集、测试集1.3三拆分：训练集、验证集、测试集2
虎慕·2023-12-16 01:13

机器学习---道路拥堵案例

一、道路拥堵情况预测1、构建训练集：每条道路的拥堵情况不仅和当前道路前一个时间点拥堵情况有关系，还和与这条道路临近的其他道路的拥堵情况有关。甚至还和昨天当前时间点当前道路是否拥堵有关联。
30岁老阿姨·2023-12-15 22:28

【目标检测从零开始】torch实现yolov3数据加载

xmlStep3：实现DatasetStep4：数据增强Step5：添加dataset_collateStep6：测试小结数据简介林业病虫害防治项目用到的AI识虫数据集，该数据集提供了2183张图片，其中训练集
开着奔驰种地·2023-12-15 22:35

Hanlp自然语言处理如何再Spring Boot中使用

HanLP主要支持中文文本处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。
Crhy、Y·2023-12-15 17:25

VisDA比赛规则

multi-sourcedomainadaptation数据集在multi-sourcedomainadaptationchallenge中，我们可以使用Infograph,Quickdraw,和Real作为训练集
longlong9·2023-12-15 14:29

2019-08-16工作进展

mvdssm训练集生成pai-nametensorflow140-Dscript="file:///home/hengsong/origin_deep_cluster_odps_8.tar.gz"-DentryFile
Songger·2023-12-15 11:39

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。
Reese小朋友·2023-12-15 09:17

粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）

这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。在粗到细语义中，模型首先从整体上理解文本的大致意思，然后逐步细化到更具体的语义信息。
木彳·2023-12-15 08:07

机器学习---线性回归案例

1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。
30岁老阿姨·2023-12-14 22:25

Transformer

它最初应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译和文本分类，但后来扩展到了计算机视觉、音频处理等其他领域。
wangqiaowq·2023-12-14 21:34

长话短说stacking集成学习算法，保证你能看得懂（2)

第一步，进行初级学习，生成次级学习器的训练集(X_train_new,y_train)和测试集(X_test_new,y_test)（篇幅所限，我们在此假设每个基模型都是经过参数调优处理的优良模型，具体如何进行参数优化请参见相关文献
interbigdata·2023-12-14 18:44

基于pytorch 的RNN实现文本分类

首先，需要导入必要的库，包括torch、torchtext、numpy等：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorchtext.datasetsimportAG_NEWSfromtorchtext.data.utilsimportget_tokenizerfromcollectionsim
Tony小周·2023-12-14 17:45

风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM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7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2023-12-14 17:12

风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型

目录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7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-LSTM-Attention
建模先锋·2023-12-14 17:12

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)

目录前言1数据集制作与加载1.1导入数据第一步，导入十分类数据第二步，读取MAT文件驱动端数据第三步，制作数据集第四步，制作训练集和标签1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2LSTM
建模先锋·2023-12-14 16:49

resnet 图像分类的项目

1.项目文件文件下载资源：resnet图像分类的项目代码本章利用reset34作图像分类，包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线，对训练好的网络在训练集+测试集上求混淆矩阵data文件为训练集
听风吹等浪起·2023-12-14 15:29

【机器学习】040_理解偏差与方差

可以利用如下图所示的打靶模型更好地理解偏差和方差：二、学习曲线（反映模型出于偏差还是方差）通过学习曲线，将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（
Cyan.__·2023-12-14 13:44

以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：

文本分类：将大量的文本分成不同的类别，例如新闻、评论、博客等。情感分析：分析文本中包含的情感，例如对商品或服务的积极或消极评价。机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
~简·2023-12-14 13:23

《机器学习》--决策树（上）

决策树基本算法：输入训练集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)};属性集A
汪汪军师·2023-12-06 18:56

10折交叉验证（10-fold Cross Validation）与留一法（Leave-One-Out）

概念：交叉验证法，就是把一个大的数据集分为k个小数据集，其中k−1个作为训练集，剩下的1个作为测试集，在训练和测试的时候依次选择训练集和它对应的测试集。
DJ.马·2023-12-06 14:27

机器学习实验三：支持向量机模型

线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验步骤1.训练集和测试数据集划分
Magic171·2023-12-06 07:20

论文阅读-Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models

google/prompt-to-prompt二、ConditionalDiffusion（classifier-freeguidance)Classifier-freeguidance方法训练：对于有条件的训练集
完美屁桃·2023-12-06 06:52

第一章 绪论

训练过程中使用的数据称为“训练数据”，其中每个样本称为一个“训练样本”，训练样本组成的集合称为“训练集”。
lammmya·2023-12-06 06:21

软著项目推荐 深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别
iuerfee·2023-12-06 06:54
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