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文本分类训练集
最新2021全国职业院校技能大赛--基于Docker-compose编排部署sentiment-analyzer情感分析系统(保姆级教学)
在自然语言处理中,情感分析属于典型的
文本分类
问题,即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别,现在主流的情感分析方法有两种:一种基于词典的
让我三行代码
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2023-10-06 18:32
Docker运维实战
docker
容器
运维
云计算
机器学习基础之《分类算法(9)—分类算法小结》
算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小,容易受到异常值的影响K过大,容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素:假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯:贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景
文本分类
四
csj50
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2023-10-06 15:36
机器学习
机器学习
逻辑回归建立评分卡
逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分
训练集
和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中
tour_ying
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2023-10-06 15:32
用逻辑回归制作评分卡
目录一.评分卡二.导库,获取数据三.探索数据与数据预处理1.去除重复值2.填补缺失值3.描述性统计处理异常值4.为什么不统一量纲,也不标准化数据分布5.样本不均衡问题6.分
训练集
和测试集三.分箱1.分多少个箱子才合适
PURE-li
·
2023-10-06 15:27
逻辑回归
算法
机器学习
机器学习-过拟合与增强模型的泛化能力
过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的,得到的模型只针对
训练集
有更好的预测效果,对于未知的数据集预测效果很差。
Mr Gao
·
2023-10-06 10:33
机器学习
《Dataset Condensation with Differentiable Siamese Augmentation》
《DatasetCondensationwithDifferentiableSiameseAugmentation》在本文中,我们专注于将大型
训练集
压缩成显著较小的合成集,这些合成集可以用于从头开始训练深度神经网络
volcanical
·
2023-10-05 18:21
联邦学习
论文阅读
联邦学习
李沐深度学习记录4:12.权重衰减/L2正则化
matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#整个流程是,1.生成标准数据集,包括训练数据和测试数据#2.定义线性模型训练#模型初始化(函数)、包含惩罚项的损失(函数)#定义epochs进行训练,每训练5轮评估一次模型在
训练集
和测试集的损失
smile~。
·
2023-10-05 18:16
深度学习
深度学习
人工智能
比较5组差值结构的顺序
(A,B)---3-30-2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点,AB
训练集
各由5张二值化的图片组成,让A中有4个点,B全是0。统计迭代次数并排序。
黑榆
·
2023-10-05 17:50
用分类实现衰变
相似性排序
结构加法
应用化学
SVM和KNN
一、区别SVMKNNSVM:先在
训练集
上训练一个模型,然后用这个模型直接对测试集进行分类。KNN:没有训练过程,只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。
究572
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2023-10-05 16:03
支持向量机
机器学习
算法
KNN算法与SVM支持向量机
KNN算法KNN算法就是把要分类的对象(例如一个特征向量)与
训练集
中已知类标记的所有对象进行对比,并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。
会的东西有点杂
·
2023-10-05 15:31
深度学习
人工智能
李宏毅一天搞懂深度学习2016学习总结
II训练DNN的技巧1.没有办法得到很好的训练结果---重新选择训练方式2.没有办法得到很好的测试结果---往往由于过度拟合导致,需要重新定义方法(网络结构)
训练集
效果不好优化训练方法的手段:1.选择合适的
深度学习努力中
·
2023-10-05 15:58
简单查找重复文本文件
声明这是最初我的提问给个
文本分类
清单input查找文件夹下.py.txt.excel.word一模一样的文本不是找文件名找相同格式下的文件文本是否一样文件单独复制到文件夹下两个文件全部复制到文件夹下print
代码改变社会
·
2023-10-05 00:41
python
青少年编程
自动化
数据库
智能手机
2021-04-02
很多时候对疾病前面的修饰词是否与疾病一起标注为实体没有一个较为明确的标准,比如:”congenitalDM“先天性心脏病前面的修饰词先天性到底是否需要标,很多时候是否正确,仅仅只是符合标注人员的习惯,是否需要做个统计,然后人工设计几条规则,比如收集
训练集
中哪些修饰词标注的比较多
小小程序员一枚
·
2023-10-04 19:01
基础知识(一)实验方法
交叉验证的基本思想:把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为
训练集
(trainset),另一部分做为验证集(validationsetortestset),首先用
训练集
对模型进行训练
hlllllllhhhhh
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2023-10-04 13:17
机器学习
算法
人工智能
【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、
训练集
与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]
这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、
训练集
与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器
TJUTCM-策士之九尾
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2023-10-04 09:19
Python数据科学
scikit-learn
人工智能
机器学习
python
数据分析
论文阅读
大数据
【论文笔记】融合标签向量到BERT:对
文本分类
进行改进
论文简介:融合标签嵌入到BERT:对
文本分类
进行有效改进论文标题:FusingLabelEmbeddingintoBERT:AnEfficientImprovementforTextClassification
致Great
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2023-10-04 01:26
NLP
算法学习
笔记
分类
自然语言处理
bert
差值结构的顺序偏好
(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点,AB
训练集
各由5张二值化的图片组成,让A中有5个点,B中有1个点,且不重合,统计迭代次数并排序。
黑榆
·
2023-10-03 19:12
用分类实现衰变
能级
光谱
应用化学
差值结构表达的吸引能
(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点,AB
训练集
各由5张二值化的图片组成,让A中有5个点,B中有1个点,并且重合,统计迭代次数并排序。
黑榆
·
2023-10-03 19:12
用分类实现衰变
吸引能
能级
应用化学
差值结构的加法
(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点,AB
训练集
各由5张二值化的图片组成,让B全是0让A中分别有2个点和3个点,统计迭代次数并排序。
黑榆
·
2023-10-03 19:12
用分类实现衰变
结构加法
非结合
应用化学
入门 | CNN也能用于NLP任务,一文简述
文本分类
任务的7个模型
选自AhmedBESBES作者:AhmedBesbes本文转自“机器之心”(almosthuman2014)本文介绍了用于
文本分类
任务的7个模型,包括传统的词袋模型、循环神经网络,也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络
视学算法
·
2023-10-03 18:28
一文简述
文本分类
任务的7个模型
点上方蓝字视学算法获取更多干货在右上方···设为星标★,与你不见不散仅作学术分享,不代表本公众号立场,侵权联系删除转载于:选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于
文本分类
任务的
视学算法
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2023-10-03 18:28
神经网络
网络
卷积
python
机器学习
(翻译)传统和深度学习模型在
文本分类
中的应用综述与基准
原文:Overviewandbenchmarkoftraditionalanddeeplearningmodelsintextclassification本文是我在试验Twitter数据情感分析时所写的前一篇文章的扩展。回到过去,我探索了一个简单的模型:一个在keras上训练的双层前馈神经网络。输入推文被表示为文档向量,这是由组成推文的单词的嵌入的加权平均值产生的。我使用的嵌入是一个word2ve
qubeijun
·
2023-10-03 18:57
cnn
rnn
GloVe
分类
一文简述
文本分类
任务的7个模型(附代码)
阅读大概需要15分钟Follow小博主,每天更新前沿干货选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于
文本分类
任务的7个模型,包括传统的词袋模型、循环神经网络,也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络
深度学习技术前沿
·
2023-10-03 18:57
卷积
神经网络
网络
算法
自然语言处理
Maxout Networks论文阅读
zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要maxout:旨在通过dropout来加快优化过程,并提高准确度(与drop共同使用);模型的输出是模型输入的最大值1.2.介绍dropout可以
训练集
成模型共享参数并近似的对这些模型的预
山雾幻华
·
2023-10-03 12:41
2018-08-02 神经网络技巧
一、检验神经网络训练神经网络时,一般会把70%的数据作为
训练集
,30%的数据作为测试集,有了测试集才能对误差进行评价,然后对参数进行优化。
maple_yang
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2023-10-03 09:19
整理了197个经典SOTA模型,涵盖图像分类、目标检测、推荐系统等13个方向
今天来帮大家回顾一下计算机视觉、自然语言处理等热门研究领域的197个经典SOTA模型,涵盖了图像分类、图像生成、
文本分类
、强化学习、目标检测、推荐系统、语音识别等13个细分方向。
深度之眼
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2023-10-03 07:30
深度学习干货
人工智能干货
SOTA
nlp
CV
人工智能助手,你我皆可拥有
它在自然语言处理领域取得了很大的成功,被广泛应用于对话系统、文本生成、
文本分类
、问答系统等多个领域。ChatGPT当下已经成为了人尽皆知的科技独宠,重新把人工智能推向风口浪尖。
开源服务指南
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2023-10-03 04:46
开源专题
人工智能
开源
pycharm进度条使用
pycharm进度条使用一、pytorch深度学习训练如何显示进度条1、通过使用tadm,实时显示训练进度,并显示当前
训练集
正确率以及损失等信息2、整个网络代码(仅作定位参考,比如在哪里写啊,在那里更新啊
柒AII
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2023-10-02 19:14
python
【生物信息学】使用HSIC LASSO方法进行特征选择
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.读取数据2.划分
训练集
和测试集3.进行HSICLASSO特征选择4.特征提取5.使用随机森林进行分类
QomolangmaH
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2023-10-02 16:42
生物信息学
深度学习
人工智能
python
特征选择
基于LSTM时间序列预测Python程序
单变量,多变量输入,自由切换2、单步预测,多步预测,自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标(MAE,MSE,R2,MAPE等)5、数据从excel文件中读取,更换简单6、标准框架,数据分为
训练集
黑科技小土豆
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2023-10-02 12:34
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
K折交叉验证——cross_val_score函数使用说明
一、K折交叉验证(Cross-validation)简介正常情况下,在数据集划分阶段,通常会划分为
训练集
trainset和测试集testset,在数据集数量足够多的情况下进行划分,
beyond谚语
·
2023-10-02 09:25
sklearn常用函数
人工智能
AIGC 微调的方法
AIGC的微调方法可以分为以下步骤:数据准备:收集尽可能多的数据,包括输入和输出数据,并将其划分为
训练集
、验证集和测试集。
超级大超越
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2023-10-02 09:53
AIGC
【机器学习】
训练集
/验证集/测试集释疑
文章目录序言1.
训练集
、验证集、测试集是什么2.为什么需要验证集3.验证集是必须的吗4.验证集和测试集上的表现会不同吗5.如何从Train/TestSet划分ValidationSet6.
训练集
、验证集和测试集的比例怎么设置
shuaixio
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2023-10-02 00:28
机器学习
机器学习
数据集
训练集
验证集
测试集
模型评估方法
MNIST数据集介绍及读取
下载官方网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/一共4个文件,
训练集
、
训练集
标签、测试集、测试集标签文件名称大小内容train-images-idx3-ubyte.gz9,
biolearn
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2023-10-01 23:55
支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
LagrangeMultipliers)KKT条件核技巧(KernelTrick)双重问题和主问题(DualandPrimalProblems)四、代码实现数据预处理模型定义优化器选择训练模型评估模型五、实战应用
文本分类
图像识别生物信息学金融预测客户细分六
TechLead KrisChang
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2023-10-01 13:54
人工智能
支持向量机
算法
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
商品情感分析
competition/609cc718ca31cd0017835fdc内含4个数据集:商品信息.csv(product_information.csv)商品类别列表.csv(product_cls.csv)
训练集
上野123
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2023-10-01 11:42
自然语言处理
深度学习
pytorch
算法优缺点及适用情况
感知器模型:PLA适用情况:1.针对线性可分的问题,即可以找到一条线,或者超平面去分开是和不是的两堆数据,如果不是,PLA的算法程序将无限循环下去2.即使
训练集
是线性可分,我们也不知道PLA什么时候才能找到一个合适的解
Mo小短发
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2023-10-01 09:11
【深度学习】Hugging Face Transformers:预训练语言模型与迁移学习
我们将通过示例来说明如何使用Transformers库进行
文本分类
、生成等任务,以及如何用自己的数据微调预训练模型。
PyTechShare
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2023-10-01 03:15
Python教程-基础
深度学习
语言模型
迁移学习
Coovally模型探索:一键下载Hugging Face预训练模型并集成应用
实现目标检测、图像分割、
文本分类
、多模态建模等12小类任务类型微调与应用。在模型创建中,系统支持用户上传本地模型文件创建模型,同时也支
Coovally AI模型快速验证
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2023-10-01 03:15
人工智能
深度学习
视觉检测
计算机视觉
神经网络
Coovally模型探索:快速获取并应用MMDetection模型
实现目标检测、图像分割、
文本分类
、多模态建模等12小类任务类型微调与应用。Coovally平台实现了对开源社区模型MMDetection的一键式支持。在Coovally的模型探索页面,用户只需搜
Coovally AI模型快速验证
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2023-10-01 03:15
人工智能
计算机视觉
深度学习
Coovally模型探索:高效下载并使用Hugging Face Transformers预训练模型
这些模型被广泛应用于各种任务,如
文本分类
、命名实体识别、问答、文本生成等。
Coovally AI模型快速验证
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2023-10-01 03:14
深度学习
人工智能
计算机视觉
图像处理
格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像,可以应用于故障诊断等多个领域
效果2.代码(这里用随机生成的数据来模拟一维振动信号,利用格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像,并划分为
训练集
和测试集,最后利用SVM分类)#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatSep3021
深度学习的奋斗者
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2023-10-01 01:30
轴承故障诊断
机器学习
人工智能
决策树
如下图就是一个西瓜问题的决策树西瓜问题的一颗决策树决策树学习本质上是从
训练集
中归纳出一组分类规则,与
训练集
数据不相矛盾的决策树(即能对
训练集
正确分类的决策树)
北冥有鱼zp
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2023-10-01 00:41
标准化、逻辑回归、随机梯度参数估计
,value=np.nan)丢掉缺失值data.dropna(how="any)#how=all删除全是缺失值的行和列#haow=any删除有缺失值的行和列将数据集划分成测试集和
训练集
data[column_name
别狗了
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2023-09-30 22:36
逻辑回归
算法
机器学习
标准化
随机梯度参数估计
【image captioning】自定义image captioning数据集的格式整理(完整版)
安静到无声个人主页目录自定义imagecaptioning数据集的格式整理(完整版)1.数据集的整理1.1将原始文件合并到uic_new_split(保证验证集和测试集数据是同步的)1.1.1将原始测试集,验证集和
训练集
合并
安静到无声
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2023-09-30 18:30
手把手实现Image
captioning
人工智能
深度学习
机器学习
去雨去雪去雾数据集构建
LearningMultipleAdverseWeatherRemovalviaTwo-stageKnowledgeLearningandMulti-contrastiveRegularization:TowardaUnifiedModel论文中的数据集设定,分别从Rain1400,CSD,OTS三个数据集的
训练集
中挑选
彭祥.
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2023-09-30 15:13
图像去噪
计算机视觉
人工智能
深度学习
Pytorch bert模型 实现
文本分类
先导入数据集,这里是先新建train.py文件导入数据和添加标签(也可以直接在一个文件里进行)importpandasaspdimportnumpyasnpdefload_data(path):data=pd.read_csv(path,encoding='utf-8',sep='|',nrows=14)data=data.contentlabel_list=[2,0,1,1,1,0,2,0,2,
绿豆棉花糖
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2023-09-30 13:02
python
bert
分类
数据集总结
【嵌牛正文】:1.图像数据集:分类与识别数据集:(1)MNIST:由纽约大学的YannLeCun整理的手写数字(0-9)数据集,图片大小为28*28,包含60000个
训练集
,10000个测试集,广泛用于机器学习的测试和训练
microchip
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2023-09-30 12:55
估计、偏差和方差
一、介绍统计领域为我们提供了很多工具来实现机器学习目标,不仅可以解决
训练集
上的任务,还可以泛化。基本的概念,例如参数估计、偏差和方差,对于正式地刻画泛化、欠拟合和过拟合都非常有帮助。
物随心转
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2023-09-30 11:34
机器学习
人工智能
算法
机器学习
机器学习的超参数 、
训练集
、归纳偏好
一、介绍超参数(Hyperparameters)和验证集(ValidationSet)是机器学习中重要的概念,用于调整模型和评估其性能。超参数:超参数是在机器学习模型训练过程中需要手动设置的参数,而不是从数据中学习得到的。这些参数影响模型的学习和泛化能力,例如学习速率、正则化项的强度、模型复杂度等。选择适当的超参数对于模型的性能和泛化能力至关重要。超参数的一些示例:树的数量或树的深度矩阵分解中潜在
物随心转
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2023-09-30 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
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