文本分类训练集第15页

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解在写代码时，数据集的划分时常影响我们的准确率，好的数据集划分一般分为训练集(trainingset),验证集(developmentset/validationset

xiaobai_Ry·2023-12-01 00:54

SVM 算法

C较小时，相当于λ较大，可能会导致低拟合，高偏差支持向量机也可以不使用核函数，不使用核函数又称为线性核函数（linearkernel），当我们不采用非常复杂的函数，或者我们的训练集特征非常多而实例非常少的时候

dreampai·2023-11-30 23:39

如何科学地划分医学图像数据集

按照比例划分按照比例划分是一种常见的方法，它将所有的数据混合在一起，然后按照一定的比例（如80%：10%：10%或70%：15%：15%等）随机划分为训练集、验证集和测试集。

Make_magic·2023-11-30 22:01

AI模型训练——入门篇（二）

导语：本文主要介绍了基于BERT的文本分类方法，通过使用huggingface的transformers库实现自定义模型和任务。

MonsterQy·2023-11-30 19:52

关于大模型在文本分类上的尝试

文章目录前言所做的尝试总结前言总共25个类别，在BERT上的效果是48%，数据存在不平衡的情况，训练数据分布如下：训练数据不多，4000左右所做的尝试1、基于Qwen-14b-base做LoraSFT，Loss忘记记录准确率在68%左右Lora配置classLoraArguments:lora_r:int=64lora_alpha:int

ToTensor·2023-11-30 16:13

Deep Learning（wu--84）

OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2偏差和方差唔，这部分在机器学习里讲的更好点训练集误差大

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

人工智能应用：文本分类的技术突破与实战指导

文本分类作为一种常见的人工智能应用，通过将文本数据分到不同的预定义类别中，帮助解决信息分类和处理的问题。本文将探讨文本分类的技术突破以及实战指导，帮助读者了解其原理、挑战和最佳实践。

工业甲酰苯胺·2023-11-30 13:02

基于LSTM的文本分类

#!usr/bin/python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderfromkeras.mod

还闹不闹·2023-11-30 12:34

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

Regularization）和早停止（EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation）定义：数据扩增是通过对训练集中的原始数据进行一系列变换

星宇星静·2023-11-30 09:51

数据分析04 - 朴素贝叶斯

标签（空格分隔）：数据分析朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。

数据社·2023-11-30 04:50

循环神经网络（RNN）实现股票预测

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

异常数据检测 | Python实现oneclassSVM模型异常数据检测

支持向量机(SVM)的异常检测SVM通常应用于监督式学习，但OneClassSVM[8]算法可用于将异常检测这样的无监督式学习，它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值

算法如诗·2023-11-30 02:18

48个代码大模型汇总，涵盖原始、改进、专用、微调4大类

代码大模型具有强大的表达能力和复杂性，可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构，如Transformer，并使用预训练目标（如语言建模）进行训练。

深度之眼·2023-11-30 02:33

深度学习数据增强概括一

论文地址：https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0197-0数据增强主要是为了应对训练集欠缺的情况，通过提升现有数据的数量和质量以训练更好的网络

惜沫遥不可及·2023-11-30 00:47

Python Keras导入训练集验证集测试集，并进行数据预处理

importosimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdm#进度条fromglobimportglobfromscipyimportndimagefromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratiorimportkerasimg_size=255#自行更改train_path=r'D:\CVML\Project\Hear

BinJiang·2023-11-29 22:20

AI医学：使用CNN进行内窥镜图像胃癌检测

记1.构建数据1.1训练集1.2测试集2.SSD模型3.度量标准4.结果分析4.1病例及病变特征4.2灵敏度及PPV5.意义6.局限性7.总结胃癌病理切片（识别）、结肠镜图像（息肉检测、分割），需者自取

犬冢紬希·2023-11-29 20:53

embeddings

这些向量通常是通过训练模型（如Word2Vec、GloVe等）学习得到的，用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。embeddings是一个相对低维的

wangqiaowq·2023-11-29 15:08

GPT是什么？

GPT模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、问答系统等。openai是什么？OpenAI是一个人工智能研究组织，致力于推动人工智能

王摇摆·2023-11-29 15:25

朴素贝叶斯分类：简单而强大的分类算法

它是一种基于概率统计和贝叶斯定理的分类方法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。本篇博客将介绍朴素贝叶斯分类算法的基本原理，并通过一个简单的实例来演示其在实际应用中的效果。

_用户昵称_·2023-11-29 14:55

吴恩达《机器学习》10-6-10-7:学习曲线、决定下一步做什么

一、学习曲线1.学习曲线概述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（m）的函数绘制而成。这意味着从较少的数据开始，逐渐增加训练集的实例数量。

不吃花椒的兔酱·2023-11-29 12:48

前馈式神经网络与反馈式神经网络的区别，联系，各自的应用范围和场景！！！

常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络，它们在图像识别、文本分类等静态任务中表现优异。常见的反馈式神经网络有循环神经网络，它们在语音识别、自然语言处理等动态任务中表现优异。总

小桥流水---人工智能·2023-11-29 11:48

Encoder、Decoder和Encoder-Decoder

通常情况下，encoder是用来提取特征的，因此更适合用于文本分类、情感分析等任务2、Decoder将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列，经常比如gpt

lanmengyiyu·2023-11-29 08:38

微信小程序+中草药分类+爬虫+torch

2数据处理，随机打乱训练集和测试集因为我们的原始图片是在一个文件夹下，需要划分训练集和测试集，这步也可以手工操作，总之，我们要将目录结构变为：if

王小葱鸭·2023-11-29 08:24

机器学习K近邻算法

这是用来解决分类问题的：在训练集标签已经确定的情况下，给定一条新的数据，通过K近邻算法来确定它属于哪一类。

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

AI 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赛学习笔记3

其中，深度学习实践-NLP方向以讯飞平台“基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛”（2023iFLYTEKA.I.开发者大赛-讯飞开放平台）为学习命题，并提供了一些解题代码供夏令营的初学者、学习者学习研究

话不多说干起来·2023-11-29 01:02

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

集成学习的两种常见策略：bagging VS. boosting

一、bagging&boosting简介Bagging（自助聚集法）：Bagging是一种并行的集成学习策略，它通过随机有放回地从原始训练集中抽取多个子样本集，并使用这些子样本集来训练多个基学习器。

MilkLeong·2023-11-28 19:40

机器学习：线性回归与逻辑回归

假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),()

passerby58·2023-11-28 17:35

ImageNet-1k 2012训练集测试集下载（自用）

官网的我用不了，去网上找了找，发现了有相应的种子打开迅雷训练集http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2

钰宸y·2023-11-28 15:19

DjiTello + YoloV5的无人机的抽烟检测

DjiTello+YOLOV5抽烟检测二、实现方法和技术本次抽烟检测采用yolov5s为基础模型进行训练，训练集采用了标注的抽烟人群数据集大约3000-5000张图片（图

醉翁之意不在酒~·2023-11-28 15:38

正则化与正则剪枝

当模型太过复杂时，容易过拟合，即训练集上表现很好，测试集上表现较差，原因在于模型过于适应训练集数据或训练数据过少，从而导致泛

东荷新绿·2023-11-28 09:35

K 最近邻算法

基本原理：存在一个带标签的数据集（也称为训练集），数据集中的每一个样本与所属标签一一对应。

写进メ诗的结尾。·2023-11-28 08:10

NLP自然语言处理——关键词提取之 TF-IDF 算法（五分钟带你深刻领悟TF-IDF算法的精髓）

这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关

是dream·2023-11-28 08:33

NLP自然语言处理——关键词提取之 TextRank 算法（五分钟带你深刻领悟TextRank算法的精髓）保姆级教程

这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关键词提取在文本分析和自然语言处理中具

是dream·2023-11-28 08:33

造个轮子|train_test_split

01起机器学习分为有监督学习和无监督学习，在有监督学习中，我们需要将样本分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，这个集合中的样本数越大越好，测试集用于测试训练出的模型的效果。

Sudden·2023-11-27 22:10

对抗样本机器学习_cleverhans_FGSM/JSMA

://yq.aliyun.com/ziliao/292780机器学习方法，如SVM，神经网络等，虽然在如图像分类等问题上已经outperform人类对同类问题的处理能力，但是也有其固有的缺陷，即我们的训练集喂的都是

weixin_34400525·2023-11-27 19:07

YOLO目标检测——泄露检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。数据集

YOLO数据集工作室·2023-11-27 18:07

PaddleDetection使用VOC数据集训练

当前PaddleDetection版本:release/2.4以下采用PP-YOLOE为例数据准备将图片和标注文件保存至如下文件格式使用脚本切分训练集pipinstallmatplotlibpython3make_voc.py

Elk-y·2023-11-27 17:00

PaddleDetection训练文件的参数配置(仔细的读)

50，即总共保持50个模型use_fine_grained_loss:false#细粒度损失，在目标类别非常相近（例如任务为分辨率的种类）的时候设置为TrueMax_ItersxBatch_Size=训练集

Vertira·2023-11-27 17:00

【nlp】4.1 fasttext工具介绍（文本分类、训练词向量、词向量迁移）

fasttext工具介绍与文本分类1fasttext介绍1.1fasttext作用1.2fasttext工具包的优势1.3fasttext的安装1.4验证安装2fasttext文本分类2.1文本分类概念

lys_828·2023-11-27 14:15

【nlp】4.4 Transformer库的使用（管道模式pipline、自动模式auto，具体模型BertModel）

Transformer库的使用1了解Transformers库2Transformers库三层应用结构3管道方式完成多种NLP任务3.1文本分类任务3.2特征提取任务3.3完型填空任务3.4阅读理解任务

lys_828·2023-11-27 14:43

geemap学习笔记 06 geemap 非监督分类案例

文章目录前言一、非监督分类介绍1.定义2.分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.检查影像属性4.选取训练数据（聚类中心点）5.训练集群（聚类中心点）6

弈落馨·2023-11-27 10:03

【文本分类】深入理解embedding层的模型、结构与文本表示

[1]名词理解 embedding层：嵌入层，神经网络结构中的一层，由embedding_size个神经元组成，[可调整的模型参数]。是input输入层的输出。词嵌入：也就是wordembedding…根据维基百科，被定义为自然语言处理NLP中的一组语言建模和特征学习技术的集体名称，其中来自词汇表的单词或者短语被映射成实数向量。 word2vec：词嵌入这个技术的具体实现，也可以理解成是将

征途黯然.·2023-11-27 07:21

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第12讲 - 课程笔记

文本分类与聚类文本分类文本——领域信息分类传统机器学习方法文本表示向量空间模型——BoW模型词的权重词频TF布尔变量逆文档频率IDFTF-IDF特征选择文档频率：根据训练语料中的文档频率，对所有特征进行排序词频

支锦铭·2023-11-27 00:08

【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型，并计算测试集上的PPL

文章目录前言前馈神经网络数据组织Dataset网络结构训练超参设置RNN数据组织&Dataset网络结构训练超参设置注意力网络数据组织&Dataset网络结构Attention部分完整模型训练部分超参设置结果与分析训练集

长命百岁️·2023-11-27 00:37

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强，反而容易在训练集上产生过拟合

锋年·2023-11-26 22:44

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集

心安乃近·2023-11-26 14:59

划分训练集，验证集和测试集（keras）

划分80%的训练集，10%的验证集，10%的测试集使用skleran的train_test_split进行划分，分两次进行。

瓦碎·2023-11-26 14:59

python训练集_Python 训练集、测试集以及验证集sklearn及手动切分

需求目的：针对模型训练输入，按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达上百万的数据集，可按照98:1:1的比例进行切分。

致寿有道·2023-11-26 14:59

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