文本分类训练集第20页

文本分类

包括这次要处理的文本分类，实际上也是建立在文本预处理模型的基础上,提供了一层将文本量化的操作，有如下的优点:不必关注文本处理从迁移学习中受益输出具有固定长度，容易数据处理1.模型的加载和设置embedding

陈道乐·2023-11-04 15:42

pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的

的输入数据维度通常是一个三维张量，形状为(batch_size,in_channels,sequence_length)，其中：batch_size表示当前输入数据的批次大小；in_channels表示当前输入数据的通道数，对于文本分类任务通常为

WTIAW.TIAW·2023-11-04 14:56

matlab里支持向量机SVM实例1葡萄酒分类

将这178个样本的50%作为训练集，另50%作为测试集，用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。

Studying 开龙wu·2023-11-04 14:17

MNIST数据集下载 —— 数据集提供百度网盘下载地址

1.点击进入MNIST数据集官网2.点击进入百度网盘地址3.点击进入GitHub地址文件名称大小大小train-images-idx3-ubyte.gz9,681kb55000张训练集train-labels-idx1

码猿小菜鸡·2023-11-04 01:57

迁移学习

DomainAdaptation经典的机器学习问题中，训练集和测试集分布一致，这样我们在训练集上训练模型，在测试集上测试，比较容易得到测试准确度高的机器学习模型。

小菜变大菜·2023-11-03 23:08

数据集的划分——交叉验证法

本文作者：王歌文字编辑：戴雯技术总编：张邯前面我们在举例时，通常是将所使用的数据集按照75%和25%的比例划分为训练集和测试集，这主要是为了我们举例方便，同时划分后的数据量也依然符合大样本的要求。

StataPython数据分析·2023-11-03 19:48

分类模型的评价指标

分类到正确的类型伪正例FP：本来是错误的，分类到正确的伪反例FN：本来是正确的，分类到错误的真反例TN：本来是错误的，分类到错误的真正例率TPR=TP/(TP+FN)预测为正例并且实际为正例的样本占所有训练集中为正例样本的比例将正例预

qq_38404903·2023-11-03 19:53

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机经常应用于模式识别问题，如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。

youcans·2023-11-03 17:27

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

c.任何一个由负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概率分布之间的交叉熵。例如，

婉妃·2023-11-03 17:04

把两个4点的结构相加

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点，训练集中只有5张图片，让A中有4个1，B全是0，排列组合，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-11-03 16:31

使用TorchText库进行文本分类

使用Torchtext库进行文本分类（官方的例子）配置：torch1.8.1+cputorchtext0.9.1官方文档的链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner

莫言莫语123·2023-11-03 07:01

李宏毅机器学习 Machine_Learning_2019_Task2

偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响,噪声表

Hirotransfer·2023-11-02 23:09

Siamese+Resnet进行相似度计算

数据组织结构如下图所示：lung:下面包含训练集training和测试机testing。training下面为各个类别图片

MrUncle德鲁·2023-11-02 22:06

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难

Mr Gao·2023-11-02 22:25

NLP之Bert实现文本分类

文章目录1.代码展示2.整体流程介绍3.代码解读4.报错解决4.1解决思路4.2解决方法5.Bert介绍5.1什么是BertBERT简介：BERT的核心思想：BERT的预训练策略：BERT的应用：为什么BERT如此受欢迎？总结：1.代码展示fromtqdmimporttqdm#可以在循环中添加进度条x=[1,2,3]#listprint(x[:10]+[0]*-7)fromtransformers

赵孝正·2023-11-02 21:07

6.Paper小结——《A Privacy-Preserving and Verifiable FederatedLearning Scheme》

APrivacy-PreservingandVerififiableFederatedLearningScheme》一个隐私保护和可验证的联邦学习方案0.Abstract由于数据环境的复杂性，许多组织更倾向于通过共享训练集来一起训练深度学习模型

DK_521·2023-11-02 19:52

服务器上训练好的yolov5数据集在自己电脑上什么都检测不出来（已解决）

训练完后将best.pt文件下载到电脑里，运行detect.py时却什么都检测不出来，甚至用训练集中的图片去检测也什么都检测不出。

柒7七·2023-11-02 11:30

计算机视觉的监督学习与无监督学习

这意味着数据科学家已经用正确的标签（例如，“猫”或“狗”）标记了训练集中的每个数据点，以便算法可以学习如何预测不可预见数据的结果并准确识别新图像数据中的对象。

ygtu2018·2023-11-02 09:47

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

NLP 快速入门

文章目录前言NLP历史回顾NLP任务语料的标注AI语料标注师岗位职责TransformersHuggingFace模型中文文本分类使用NLTK进行文本分类参考链接开源NLP前言学习NLP，解决两个问题：

北极象·2023-11-02 04:32

使用 Python 进行自然语言处理第 5 部分：文本分类

一、说明关于文本分类，文章已经很多，本文这里有实操代码，明确而清晰地表述这种过程，是实战工程师所可以参照和依赖的案例版本。

无水先生·2023-11-02 04:32

解决Pytorch加载模型时占用大量内存的问题

一、背景公司项目中有一个文本分类任务用使用了深度学习模型，模型使用torch实现的，所有的训练和测试流程都是在GPU机器上进行的，所以保存的模型也是以GPUTensor形式存储的。

LordDW·2023-11-02 04:59

python transform_Python中的fit(),transform()区别

注意这是数据预处理中的方法：Fit():Methodcalculatestheparametersμandσandsavesthemasinternalobjects.解释：简单来说，就是求得训练集X的均值啊

weixin_39961636·2023-11-02 02:31

sklearn学习 — 数据集

sklearn数据集1.数据集的划分训练集：（占数据集比重高）用于训练，构建模型测试集：在模型评估时使用，检验评估模型是否有效训练集测试集建立模型评估模型75%~~25%sklearn数据集划分api：

_aLIEz·2023-11-01 23:51

第07课：RNN 在序列问题中的应用——文本分类

本节课我们介绍另一种常用的神经网络结果——循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）。需要注意的是，RNN可以是两种神经网络的缩写，一种是本次课程讨论的RecurrrentNeuralNetwork，另一种则是RecursiveNeuralNetwork，也称递归神经网络。前者是时间递归的神经网络，而后者是结构递归。在下文中，如果不特别说明，RNN都代表Recurrent

wangongxi·2023-11-01 21:02

学会智能标注与海量复杂文本分类

百度大脑EasyDL是如何帮助NLP文本分类用户提升标注效率的？业界领先的文本分类智能标注产品效果如何？

zenRRan·2023-11-01 21:30

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#返回训练集和测

噜啦l·2023-11-01 19:25

基于深度学习的语音识别算法的设计与实现

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、课题内容二、需求分析2.1算法需求分析2.2语音录制2.3声学模型2.4语言模型2.5训练集和测试集2.6深度神经网络三算法设计原理3.1语音识别系统3.1.1

01图灵科技·2023-11-01 17:46

第2篇机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

聚类算法可以用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN、AP聚类、谱聚类等。本节课就简单介绍k-means聚类算法！

小哥谈·2023-11-01 17:11

【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路（更新中）

案例分析：数据集：一列数据：2007-2023年月度数据，168*1LSTM优化前：训练集拟合情况：测试集拟合情况：预测

随风飘摇的土木狗·2023-11-01 16:25

广告行业中那些趣事系列63：使用chatgpt类大模型进行文本分类任务

本篇主要介绍了使用chatgpt类大语言模型进行文本分类任务，对于希望使用chatgpt类大语言模型上进行数据标注、文本分类和关键词抽取等任务感兴趣的小伙伴可能有帮助。

数据拾光者·2023-11-01 15:26

儿童番茄工作法概述（微课10）

儿童番茄工作法概述（2018.12.6）一.详解1.能提高专注力2.训练集中注意力，提高效率3.用番茄钟，倒计时。二.番茄工作法流程（步骤）1.准备阶段a.心里准备，对孩子说要进入魔法世界。

Ella_麦移群星·2023-11-01 13:42

百度文心一言搞起来

选择服务类型：文心一言提供了多种服务类型，包括文本分类、文本生成、文本翻译等。根据你的需求选择相应的服务类型。创

打工人何苦为难打工人·2023-11-01 05:47

深度学习炼丹炉

针对权重初始化通常采用预训练模型或者xavier，其中前者为使用训练集得到的参数信息，更一般的为后者，通过设置参数分布来初始化权重。

hzhj·2023-10-31 21:04

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

本篇文章主要由以下几个方面构成：KNN算法的原理及伪代码KNN算法的优缺点KNN算法实现手写数字识别系统1.KNN算法的原理及伪代码KNN算法，即在已知训练集数据所对应标签的情况下，去预测测试集数据所对应的标签

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

spark knn java_spark 之knn算法

作者：R星月http://www.cnblogs.com/rxingyue/p/6182526.htmlknn算法的大致如下：1)算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居：圈定距离最近的

顶尖PPT·2023-10-31 20:42

天池零基础金融风控比赛小结

2数据赛题数据来源于某信贷平台的贷款记录，总数据量为120W，训练集，测试集A，测试集B数据量各位80W，20W，20W。原数据中包含47列变量信息，主要包括：贷款信息(金额，利率，贷款等级等)，

BulletTech2021·2023-10-31 06:26

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明

爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

二元回归和多元回归重要参数：solver和multi-class5.样本不平衡与参数class_weight三、案例：用逻辑回归制作评分卡1.数据预处理1.1处理缺失值1.2处理异常值1.3样本不均衡问题1.4训练集和测试集的划分

`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

基于随机森林的房价预测（boston住房数据集）

目录一、随机森林的简单介绍二、数据集boston住房数据集下载链接：三、数据预处理1）加载住房数据集2）绘制散点图3）绘制关联矩阵4）划分训练集和测试集四、随机森林回归模型建立1）建立随机森林回归模型2

凌天傲海·2023-10-30 19:36

【机翻】MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition

这种不平衡降低了为平衡训练集设计的典型监督学习算法的性能。在本文中，我们利用最近提出的隐式语义数据增强(ISDA)算法来增强少数类来解决这个问题，该算法通过沿着多个语义有意

小笠凹·2023-10-30 18:20

paddle实现手写数字识别（1）

数据处理#设置数据读取器，API自动读取MNIST数据训练集train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')读取minst的train训练集数据

Bonyin·2023-10-30 18:51

使用LSTM进行股价预测

首先，我们需要一些股票价格的历史数据作为训练集。我们可以使用一些开源的金融数据库或者API来获取这些数据。在这里，我们将使用Python中的pandas和yfi

EbCoder·2023-10-30 17:14

深度学习3番外篇---mnist数据集格式及转换

下载地址如下：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte（训练集数据，存放训练图像的集合）train-labels-idx1-ubyte

_寒潭雁影·2023-10-30 15:44

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

Pytorch 猫狗识别案例

spm=1001.2014.3001.5501训练集图片路径测试集图片路径训练代码如下importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvision.modelsasmodelsimportt

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:50

python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例

）线性回归的参数估计最小二乘法（Leastsquares）梯度下降法极大似然法（MaximumLikelihood，ML）三、线性回归模型性能评价指标四、预测美国波士顿地区房价（一）导入数据（二）划分训练集测试集

曹文杰1519030112·2023-10-30 12:08

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

step2:用训练集匹配简单的线性模型（使用sklearn.linear_modle的LinearRegression类，然后在使用LinearRegression类的regressor对象，再用LinearRegression

卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

华为云-ModelArts-OBS 压缩文件处理

华为云-ModelArts-OBS压缩文件处理OBSBrowser+上传文件ModelArts详细说明所有操作均在window下在使用GOT-10k数据集时，由于训练集太大，所以下载了OBSBrowser

里莫仁·2023-10-30 09:48

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