文本分类训练集第18页

Hugging Face实战-系列教程8：GLUE数据集/文本分类上（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）

HuggingFace实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：HuggingFace实战-系列教程9：GLUE数据集/文本分类下

机器学习杨卓越·2023-11-15 00:52

Keras人工智能神经网络 Classifier 分类神经网络搭建

前期我们分享tensorflow以及pytorch时，分享过tensorflow以及pytorch的分类神经网络的搭建步骤，在哪里我们使用的训练集是mnist，同样Keras分类神经网络的搭建，我们同样使用

人工智能研究所·2023-11-15 00:18

YOLO目标检测——番茄数据集下载分享【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·2023-11-14 23:50

Realistic fault detection of li-ion battery via dynamical deep learning

思想步骤：用正常电池的充电片段数据构造训练集，用如下的方式构造损失函数训练模型。

小时不识月123·2023-11-14 19:29

无监督学习——聚类

监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示：而对于无监督学习来说，就是使用没有标记的数据，也就是不会有标签y，如下图所示：二、K-Means算法首先K均值算法是一个迭代算法，需要有两个输入：1、K（聚类的个数）2、训练集

only demo·2023-11-14 18:58

竞赛选题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

laafeer·2023-11-14 17:32

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

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（一）

这些图像数据将作为训练集和测试

小胡说人工智能·2023-11-14 10:39

【nlp】1.3 文本数据分析（标签数量分布、句子长度分布、词频统计与关键词词云）

文本数据分析1文本数据分析介绍2数据集说明3获取标签数量分布4获取句子长度分布5获取正负样本长度散点分布6获取不同词汇总数统计7获取训练集高频形容词词云8获取验证集形容词词云1文本数据分析介绍文本数据分析的作用

lys_828·2023-11-14 08:58

《NLP入门到精通》栏目导读

栏目文档导读表单元内容范围专题描述备注第一单元：文本分类，基于统计学模型。待续第二单元词嵌入，基于深度学习网

无水先生·2023-11-13 11:50

上机4KNN实验4

一、步骤二、实现代码三、总结知识1、切片2、iloc方法3、归一化4、MinMaxScale（）5、划分测试集、训练集6、KNN算法.py编程实现kNN算法。

微笑伴你而行·2023-11-13 09:42

Yolo自制detect训练

pipinstall-rrequirements.txt安装完了，运行一下detect.py即可结果会保存在对应的目录下Intro├──data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的

啥也不是的py人·2023-11-13 00:19

语义向量模型for检索

**用途：**即使是最低级普通的方法，也可以作为一种快速实现baseline的方法去做一些简单的文本分类任务。tf-

Qzzzzm·2023-11-12 19:16

基于Matlab+ AlexNet神经网络的动物识别系统

AlexNet神经网络的动物识别系统可以用于自然图像识别等场景，以下是一个基本的介绍设计步骤：数据准备：收集并整理用于动物识别的数据集，根据实际需要可以使用现有的数据集，如ImageNet等，也可以自己制作训练集和测试集

雅致教育·2023-11-12 18:08

深度学习之基于Pytorch框架的MNIST手写数字识别

将数据集划分为训练集和验

雅致教育·2023-11-12 18:34

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

denoising的论文，作者里面有上海AILab的董超老师（看introduction的时候看到有一段很像董超老师Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

YOLO目标检测——猫狗目标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

YOLO数据集工作室·2023-11-12 13:57

Total length of `Dataloader` across ranks is zero. Please make sure that it returns at least 1 batch

Totallengthof`Dataloader`acrossranksiszero.Pleasemakesurethatitreturnsatleast1batch.trainer.py中，下图分别为训练集

hibernate2333·2023-11-12 07:05

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强，使得网络具有更好的泛化能力，从而更好适用于应用场景。

小哥谈·2023-11-12 05:51

笔记：AI量化策略开发流程-基于BigQuant平台（一）

如下图所示，训练集和预测集数据的构建需要首先通过代码列表模块指定数据起止时间和标的范围。一、设置数据集新建策略第一步：新建空白可视化AI策

朝花夕拾666·2023-11-12 00:54

人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能工作笔记0062

然后我们再来看一下,过拟合和欠拟合,现在,实际上欠拟合,出现的情况已经不多了,欠拟合是在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况.然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了

脑瓜凉·2023-11-11 22:19

SVM训练时候样本不均衡怎么设置惩罚项

问题：在做气泡检测项目时候，利用svm对训练集进行训练的时候，我的数据集存在这严重的不均衡现象，具体情况如下：训练集数据情况：正样本（有气泡）：150标签：+1负样本（无气泡）：800标签：-1负样本/

小脆脆·2023-11-11 22:13

正负样本不均衡解决方案

、欠采样和过采样参考：https://www.jianshu.com/p/256f83cecbc8欠采样：去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后再正常进行学习。

cuisidong1997·2023-11-11 22:08

深度学习之人体姿态估计在医疗领域的作用

深度学习之人体姿态估计在医疗中的应用摘要目前基于深度学习的人体姿态估计的方法在一定的训练集上都取得不错的效果，将人体姿态估计应用于医疗当中有利于目前医疗体系的进步和医疗手段的改进。

一个编程的菜鸡·2023-11-11 16:33

关键词提取方法综述

这个标签在一定程度上能够表现出这个句子的含义，比如这个”烧烤“，如果用在文本分类任务中，可以隐含带有”美食“这个类别的信息。

weixin_43209472·2023-11-11 15:35

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

训练集由

qq_36346625·2023-11-11 10:57

5 Tensorflow图像识别（下）模型构建

上一篇：4Tensorflow图像识别模型——数据预处理-CSDN博客1、数据集标签上一篇介绍了图像识别的数据预处理，下面是完整的代码：importosimporttensorflowastf#获取训练集和验证集目录

要开朗的spookypop·2023-11-11 09:50

机器学习——朴素贝叶斯

贝叶斯方法背景知识贝叶斯公式二、朴素贝叶斯原理判别模型和生成模型1．朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法2．朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性3．朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测用于文本分类的朴素贝叶斯模型

七七喝椰奶·2023-11-11 09:09

机器学习——实践

过拟合的处理——Dropout过拟合的处理——Earlystopping过拟合的处理——数据增强偏差和方差编辑一、数据集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数

七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

基于飞浆NLP的BERT-finetuning新闻文本分类

目录1.数据预处理2.加载模型3.批训练4.准确率1.数据预处理导入所需库importnumpyasnpfrompaddle.ioimportDataLoader,TensorDatasetfrompaddlenlp.transformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizerfromsklearn.model_selectionimp

装B且挨揍の·2023-11-11 04:44

YOLO目标检测——铁轨裂纹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、

YOLO数据集工作室·2023-11-11 02:01

计算机毕设基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析

2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4实现效果2.4.1tf-idf+k-means聚类结果2.4.2word2vec+k-means聚类结果最后0简介今天学长向大家介绍一个毕设项目，中文文本分类技术中文文本分类

DanCheng-studio·2023-11-11 00:18

5+m6A+预后模型+WGCNA，简单又高效，学习下这篇思路吧

结果解读：在训练集中，基于3个与m6A相关的长非编码RNA建立了一个预后标志在基于276个m6A相关lncRNA的表达水平对EC

生信风暴·2023-11-10 19:12

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--正则化（4）

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?

翔燕·2023-11-10 17:28

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍首先给出一个关于线性回归的例子：已知某房子面积与房价的训练集数据，通过下图给出：①将假设函数设为hθ(x)=θ0+θ1xh_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1xhθ

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

one-hot浅谈

如果在文本分类或者图片标签分类的过程中有3类，猫，狗，羊，最简单的标签我们可以让猫是0，狗是1，羊是2，但这就有一个问题，如果算距离的话，猫和狗的距离是1，但猫和羊的距离是2，不符合类别之前相互独立的特点

lanmengyiyu·2023-11-10 16:45

机器学习：正则化

正则化1：为什么需要正则化在深度学习过程中容易出现过拟合的情况，就是模型在训练集上得到完全拟合，在测试集上效果很差。

fly_jx·2023-11-10 14:21

【机器学习】正则化到底是什么？

如果模型在训练集上效果好，但在测试集上效果差，这

人工智能大讲堂·2023-11-10 14:41

Learning an Animatable Detailed 3D Face Model from In-The-Wild Images论文笔记

论文方法:数据准备:从网络收集大量真实图片构建训练集,使用基于深度学习

binlin1209·2023-11-10 10:28

Selenium关于内容信息的获取读取

在进行自然语言处理、文本分类聚类、推荐系统、舆情分析等研究中，通常需要使用新浪微博的数据作为语料，这篇文章主要介绍如果使用Python和Selenium爬取自定义新浪微博语料。

进击的雷神·2023-11-10 07:31

用RNN进行文本分类

本教程的目的是带领大家学会用RNN进行文本分类本次用到的数据集是IMDB，一共有50000条电影评论，其中25000条是训练集，另外25000条是测试集首先我们需要加载数据集，可以通过TFDS很简单的把数据集下载过来

XianxinMao·2023-11-10 02:30

python情感分析包_情感分析snownlp包部分核心代码理解

snownlps是用Python写的个中文情感分析的包，自带了中文正负情感的训练集，主要是评论的语料库。使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据。

weixin_39880301·2023-11-09 22:57

深度学习入门：训练集、验证集、测试集

在深度学习的过程中我们可能会经常听说三种数据集，即训练集、验证集、测试集，但是这三个集合之间有什么异同我们可能很难弄明白其中之间的关系，尤其是验证集与测试集，今天我们就来讲一讲这三种集合之间的关系。

apprentice_eye·2023-11-09 19:38

康耐视深度学习ViDi-ViDi四大工具之一蓝色定位工具/Locate

使用该工具时，您提供图像训练集，然后指定图像中的特征。将生成模型，模型定义特征组之间的空间关系（如果指定的特征多于一个）。然后在未经训练的图像上验证特征的检测。使用步骤说

视觉人机器视觉·2023-11-09 19:35

深度学习_10_softmax_实战

记事本，而我用的是pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集

Narnat·2023-11-09 17:15

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