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文本分类训练集
李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减(正则化)
为了使过拟合的效果更加明显,我们可以将问题的维数增加到d=200,并使用一个只包含20个样本的小
训练集
。n_train,n_test,nu
nousefully
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2023-11-21 04:09
深度学习
人工智能
python
从零开始 通义千问大模型本地化到阿里云通义千问API调用
“通义千问大模型”是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,具有强大的归纳和理解能力,可以处理各种自然语言处理任务,包括但不限于
文本分类
、文本生成、情感分析等。
风吹落叶花飘荡
·
2023-11-21 03:53
python实践
AI参与的学习
gpt
python
Datawhale组队学习NLP_Bert
文本分类
学习笔记
使用Bert进行
文本分类
1数据的读入1.1TransformerDatasets1.1.1datasets.Metric2数据预处理2.1定义一个tokenizer2.2Datasets2.2.1检查数据格式
宝友你好
·
2023-11-21 01:02
Datawhale组队学习
自然语言处理
深度学习
机器学习
python分类分析模型_机器学习中最常见的四种分类模型
作者:JasonBrownlee翻译:候博学前言机器学习是一个从
训练集
中学习出算法的研究领域。分类是一项需要使用机器学习算法的任务,该算法学习如何为数据集分配类别标签。
summer_ccs
·
2023-11-21 00:31
python分类分析模型
常见机器学习算法简述
kNN(k近邻):给定测试样本,基于某种距离度量找出
训练集
中与其最靠近的k个训练样本。在分类中,通过投票法选择这k个样本中出现最多的类别作为预测结果。
zerowl
·
2023-11-20 17:08
深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码
因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了,直接调用就行了完整代码:importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取
训练集
&获取检测集"batch_size
Narnat
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2023-11-20 14:47
深度学习
python 留一交叉验证
基本原理K折交叉验证简单来说,K折交叉验证就是:把数据集划分成K份,取出其中一份作为测试集,另外的K-1份作为
训练集
。通过
训练集
得到回归方程,再把测试集带入该回归方程,得到预测值。
Dragon水魅
·
2023-11-20 13:25
python
python
BatchNormalization:解决神经网络中的内部协变量偏移问题
在机器学习领域存在“协变量偏移”问题,问题的前提是我们划分数据集的时候,
训练集
和测试集往往假设是独立同分布(i.i.d)的,这种独立同分布更有利于我们在训练数据中挖掘到的先验可以更好的应用在测试集上。
cvyoutian
·
2023-11-20 13:54
#
关于计算机视觉的论文笔记
神经网络
人工智能
深度学习
论文中注意力机制可视化图的制作
以下是个人经验:最近在使用注意力机制实现
文本分类
,我们需要观察每一个样本中,模型的重心放在哪里了,就是观察到权重最大的token。这时我们需要使用热力图进行可视化。
MeteorMan99
·
2023-11-20 12:43
自然语言处理
NLP
深度学习
python
基础课9——自然语言理解
自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、
文本分类
、机器翻译、智能问答等问题。通过自然语言理解技术,计算机能够解析人类语言的含义,实现语义分析、情感分析、实体识别
AI 智能服务
·
2023-11-20 12:05
智能客服
机器人
人工智能
大数据
自动化
系统架构
深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现
正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合:在
训练集
和测试集上都不能很好的拟合数据
Elvis_hui
·
2023-11-20 10:12
深度学习
回归
机器学习
pytorch
人工智能
HIT 模式识别 手写汉字分类 Python实现
训练集
数据TrainSamples-400.csv,含100个不同汉字,每个汉字400个实例,每个实例均为64*64的二值图像;
训练集
标注TrainSamples-400.csv,为40000个0到99
Foliciatarier
·
2023-11-20 09:43
python
74基于matlab的PSO-ELM的多输入,单输出结果预测,输出
训练集
和测试机预测结果及误差。
基于matlab的PSO-ELM的多输入,单输出结果预测,输出
训练集
和测试机预测结果及误差,适应度值。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。
顶呱呱程序
·
2023-11-20 05:19
matlab工程应用
数据预测
单输出
多输入
PSO-ELM
matlab
文本分类
方法有哪些
文本分类
问题:给定文档p(可能含有标题t),将文档分类为n个类别中的一个或多个
文本分类
应用:常见的有垃圾邮件识别,情感分析
文本分类
方向:主要有二分类,多分类,多标签分类
文本分类
方法:传统机器学习方法(贝叶斯
Jarkata
·
2023-11-20 04:48
2019-08-26工作进展
上周五工作:使用品类关键词来进行dssm网络负样本的采样,在新的
训练集
上进行dssm网络的训练,inference效果:acc:0.699auc:0.703precision:0.941;对文章GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation
Songger
·
2023-11-20 01:10
深度学习:欠拟合与过拟合
1定义1.1模型欠拟合AI模型的欠拟合(Underfitting)发生在模型未能充分学习训练数据中的模式和结构时,导致它在
训练集
和验证集上都表现不佳。
智慧医疗探索者
·
2023-11-19 23:01
人工智能初探
深度学习
人工智能
模型欠拟合
模型过拟合
机器学习实战 垃圾邮件
文本分类
正则匹配 re.split() ,分类错误问题解决
机器学习实战垃圾邮件
文本分类
正则匹配re.split(),分类错误问题解决今天在看《机器学习实战》的时候,对文本的划分一直不理想,最后发现是书上正则化这一部分不是很正确。
haohuaijin
·
2023-11-19 22:02
python
机器学习实战
python3
正则匹配
垃圾邮件分类
文本划分
损失函数(Loss Function)与代价函数(Cost Function)、目标函数(Objective Function)区别
代价函数定义在整个
训练集
上,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。目标函数定义为最终需要优化的函数,等于经验风险+结构风险(也就是CostFunction+正则化项)。
阿波拉
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2023-11-19 19:54
深度学习基础
机器学习
深度学习
人工智能
python
深度学习_Softmax从零开始
frommxnetimportgluonfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasglossimportd2lzhasd2lfrommxnetimportautogradasag导入数据#下载
训练集
和下载测试集
VictorHong
·
2023-11-19 18:36
submap 使用说明
input要求Inputdatasetsshouldhavecommonidentifiers.Theintersectionofthesedatasetsisautomaticallyextracted.
训练集
测试集数据表达矩阵要求
hx2024
·
2023-11-19 15:16
机器学习
深度学习
人工智能
【机器学习12】集成学习
为了让基分类器之间互相独立,将
训练集
分为若干子集(当训练样本
懒羊羊-申博版
·
2023-11-19 15:12
《百面机器学习》
机器学习
集成学习
人工智能
YOLO目标检测——无人机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。数据集点击下载
YOLO数据集工作室
·
2023-11-19 14:54
YOLO数据集下载
YOLO
目标检测
无人机
无人机检测数据集
人工智能
python
计算机视觉
数据预处理包括哪些内容python_常见的数据预处理--python篇
本文简单介绍python中一些常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、
训练集
测试集划分、数据规范化。
weixin_39606575
·
2023-11-19 09:54
企业实践课——基于自然语言处理的期刊
文本分类
基于多种机器学习算法的期刊文摘
文本分类
摘要:本文主要通过机器学习的常规算法模型来对期刊文摘数据进行分析预测,期刊文摘的每一条数据都是一个文本数据,可以当作特征值,文摘类别就是数据的标签。
威少的书童
·
2023-11-19 05:07
数据挖掘与分析
机器学习
逻辑回归
数据挖掘
决策树
BN层(Batch Normalization)+LN层(Layer Normalization)高频面试题集合
BN训练时为什么不用整个
训练集
的均值和方差?
WZZZ0725
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2023-11-19 05:12
python
034、test
leaves1.下载处理数据从官网下载数据集:ClassifyLeaves|Kaggle解压后有一个图片集,一个提交示例,一个测试集,一个
训练集
。
Here we are——wxl
·
2023-11-19 00:25
torch
深度学习
人工智能
NLP汉语自然语言处理原理与实践 5 词性、语块和命名实体识别
该技术基本成熟,已经被成功地用于文本检索、
文本分类
、信息抽取等应用之中,并对这些应用产生了实质性的帮助。任务的顺序应该为,首先
CopperDong
·
2023-11-18 23:18
NLP
开源大语言模型完整列表
这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、
文本分类
、文本摘要、机器翻译、语音识别等。开源中文LLMChat
ejinxian
·
2023-11-18 22:02
语言模型
人工智能
自然语言处理
机器学习第7天:逻辑回归
文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个
训练集
的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用:使用回归算法进行分类任务思想
Nowl
·
2023-11-18 17:41
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
安利一个开源的好工具Label Studio, 闭环数据标注和模型训练
3.数据标注:对于NLP的标注,我们常用的标注包括
文本分类
,命名实体识别,文本摘要等。4.模型训练:对打好标签的数据进行训练,参数调
u013250861
·
2023-11-17 15:40
LLM
开源
什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning
Zero-shotlearning--零样本学习任务定义:利用
训练集
数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是
训练集
类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立
训练集
和测试集之间的联系
nocol.
·
2023-11-17 12:19
深度学习
机器学习
python
计算机视觉
迁移学习
通过20天预测7天
训练集
和测试集如何划分,我如何知道期望和实际的对比。当你希望通过过去20天的数据来预测未来7天时,你需要进行以下步骤:1.
圈圈圈小明
·
2023-11-17 07:58
机器学习
人工智能
2021-03-07 大数据课程笔记 day46
Hive中的用户app历史下载表与app浏览信息表按照设备id进行关联,然后将关联数据使用python文件进行处理,将数据预处理为label和feature两列的临时数据,后期经过处理转换成逻辑回归模型的
训练集
Rich Dad
·
2023-11-17 07:21
西行日记
python
深度学习
大数据
机器学习
人工智能
Datawhale AI夏令营 - NLP实践:基于论文摘要的
文本分类
与关键词抽取挑战赛——基础篇
DAY1入门讲解直播ingQ:如何选择机器学习算法或深度学习算法?A:在许多机器学习问题中,特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征,那么机器学习算法也能够表现良好。深度学习在某种程度上可以自动学习特征,但对于特定问题,手动设计特征可能会更有效。总而言之,当样本量足够大且数据集具有一定的特点时,使用机器学习。其中,常用的机器学习包括树模型、SVM模型;深度学习包括神经网络,
学软件的小铃铛
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2023-11-17 03:44
人工智能
自然语言处理
python
用朴素贝叶斯实现垃圾邮箱分类实验报告
使用朴素贝叶斯模型对垃圾邮件分类3.会把文本内容变成向量4.会用评价朴素贝叶斯模型的分类效果二、设备与环境JupyternotebookPython=3.9三、实验原理四、实验内容1.把给定的数据集message.csv拆分成
训练集
和测试集
Unicornlyy
·
2023-11-17 03:12
机器学习
python学习
分类
数据挖掘
人工智能
Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——Baseline修改及优化
Baseline优化的常见方法1.图像增强由于本次任务提供的
训练集
较少,正负样本各25个,共计50个训练样本,因此需对图像进行增强。以下是进行图像增强的方法首先安装并引
cs6182890
·
2023-11-17 03:41
人工智能
深度学习
神经网络
python
机器学习-->笔记
机器学习四类:聚类,回归,分类,降维分类1、基础结构分类属于过程深度学习端到端输入–>模型–>输出传统机器学习非端到端输入–>特征提取–>特征分类–>输出特征分类:用于分类的依据2、流程1、加载数据2、划分
训练集
与测试集
MichaelMinger
·
2023-11-16 23:26
人工智能
人工智能
机器学习
深度学习笔记:第二周链接汇总
训练集
、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接
??18045080716
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2023-11-16 21:11
深度学习笔记
基于opencv+tensorflow+神经网络的智能银行卡卡号识别系统——深度学习算法应用(含python、模型源码)+数据集(三)
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.
训练集
图片处理2.测试图片处理3.模型训练及保存1)定义模型结构2)优化损失函数3)模型训练4)模型保存4.模型测试系统测试1.成功案例2.失败案例相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集
小胡说人工智能
·
2023-11-16 17:04
深度学习
学习路线
图像识别
深度学习
python
opencv
神经网络
tensorflow
计算机视觉
图像处理
基于opencv+tensorflow+神经网络的智能银行卡卡号识别系统——深度学习算法应用(含python、模型源码)+数据集(二)
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.
训练集
图片处理1)数据加载2)图像处理2.测试图片处理1)图像读取2)图像处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集
小胡说人工智能
·
2023-11-16 16:28
深度学习
学习路线
图像识别
深度学习
python
opencv
tensorflow
神经网络
机器学习
计算机视觉
YOLOv5简介
采用加权求和的方式计算损失,将A区域中被cut掉的位置随机填充
训练集
中其他数据的区域像素值,分类结果按一定比例分配。
大白菜~
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2023-11-16 13:37
人工智能
YOLO
深度学习
计算机视觉
基于GPT3.5模型搭建的聊天系统BAIChat
BAIChat链接https://chatbot.theb.ai/#/chat/1686535596065GPT3研究背景最近的研究表明,在pretrain+finetune模型中,当模型适应了下游任务的
训练集
后
盘古开天1666
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2023-11-16 11:37
gpt-3
YOLOV5中parser参数配置
内容为
训练集
路径和测试
halo0416
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2023-11-16 10:40
YOLO
【自然语言处理(NLP)实战】LSTM网络实现中文文本情感分析(手把手与教学超详细)
2.安装依赖库:3.数据预处理(data_set.py):train.txt-去除停用词后的
训练集
文件:test.txt-去除停用词后的测试集文
halo0416
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2023-11-16 10:36
自然语言处理
人工智能
lstm
深度学习
机器学习
python
数据清洗
PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化
文章目录1.神经网络迭代概念1)训练误差与泛化误差2)
训练集
、验证集和测试集划分3)偏差与方差2.正则化方法1)提前终止2)L2正则化3)Dropout3.优化算法1)梯度下降2)Momentum算法3
千里之行起于足下
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2023-11-16 06:47
pytorch
机器学习
深度学习
深度学习
pytorch
神经网络
波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例
数据预处理波士顿房价数据集介绍1.1加载数据集1.2处理缺失值、异常值1.3标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二、选择特征2.1查看热力图2.2查看各个特征与MEDV房价的散点图2.3定义特征值和目标值三、划分
训练集
和测试集四
清木!
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2023-11-15 23:42
机器学习算法的Python实现
线性回归
算法
回归
机器学习-特征选择:使用Lassco回归精确选择最佳特征
Lasso回归简介1.1Lasso回归的基本原理1.2Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三、Lasso的特征选择流程3.1数据预处理3.2划分
训练集
和测试集
清木!
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2023-11-15 23:09
机器学习算法的Python实现
机器学习
回归
android
大语言模型|人工智能领域中备受关注的技术
文案写作知识库回答
文本分类
代码生成AWS如何通过LLM提供帮助?
许思王
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2023-11-15 23:05
其他领域
人工智能
语言模型
自然语言处理
【机器学习】朴素贝叶斯算法:多项式、高斯、伯努利,实例应用(心脏病预测)
该模型常用于
文本分类
,特别是单词,统计单词出现的次数。
TwcatL_tree
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2023-11-15 06:28
深度学习
人工智能
机器学习
机器学习
算法
人工智能
如何用 Jina 部署深度学习模型
ExecutorHub上有大量预构建的Executor可供选择,包含了各种常见的任务,如
文本分类
,图像识别、目标检测等。Execut
zenRRan
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2023-11-15 04:06
jina
深度学习
人工智能
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