文本分类训练集

现代卷积网络实战系列2：训练函数、PyTorch构建LeNet网络

训练结束后，我们需要测试一下这个网络的性能，所有会在训练函数中频繁调用测试函数，所有测试函数中所有需要的参数，训练函数都需要这七个参数，是训练一个神经网络所需要的最少参数4.2训练函数训练函数中，所有训练集进行
机器学习杨卓越·2023-09-23 09:16

机器学习-吴恩达笔记10

但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。image随
皮皮大·2023-09-23 06:38

【加载数据--自定义自己的Dataset类】

【加载数据自定义自己的Dataset类】1加载数据2数据转换3自定义Dataset类4划分训练集和测试集5提取一批次数据并绘制样例图假设有四种天气图片数据全部存放与一个文件夹中，如下图所示：├─dataset2
知识推荐号·2023-09-23 05:48

机器学习笔记：概念对比——损失函数，代价函数，目标函数

损失函数LossFunction通常是针对单个训练样本而言给定一个模型输出和一个真实值y，损失函数是代价函数CostFunction通常是针对整个训练集（或者在使用mini-batchgradientdescent
UQI-LIUWJ·2023-09-23 04:24

使用YOLOv5-C3模块识别图像天气 - P8

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置引用包全局设备对象数据准备数据集信息收集图像预处理读取数据集读取数据集分类划分出训练集和测试集将数据划分为批次模型设计用于计算
好名让狗申请了·2023-09-23 03:07

《DATASET CONDENSATION WITH GRADIENT MATCHING》

本文提出了一种用于数据效率学习的训练集合成技术，称为“数据集凝聚”(Dataset)，它学习将大数据集压缩成一个小的信息合成样本集，用于从头开始训练深度神经网络。
volcanical·2023-09-22 17:33

神经网络案例分析

类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用
spssau·2023-09-22 15:57

LSTM时序预测loss值为nan

当loss显示为nan时，首先检查训练集中是否存在nan值，可以用np.isnan()方法进行查看，如果数据集没问题再检查下损失函数会否适合当前模型，deftrainModel(train_X,train_Y
qq_43614355·2023-09-22 14:08

用两成数据也能训练出十成功力的模型，Jina Embeddings 这么做

句向量（SentenceEmbeddings）模型在多模态人工智能领域起着至关重要的作用，它通过将句子编码为固定长度的向量表示，将语义信息转化为机器可以处理的形式，在文本分类、信息检索和相似度计算等多个方面有着广泛应用
·2023-09-22 12:02

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

pytorch_GPU1.超参数的确定2.模型的训练和评估3.代码3.1导入相关的包3.2获取手写数字的训练集和测试集3.3模型搭建和参数优化3.4整合后的代码本文将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络
Belouga-·2023-09-22 11:01

神经网络模型初步确定因素

在处理一组图片训练集时，确定一个好的神经网络模型需要考虑多个因素，包括训练集的选择、卷积神经网络的参数设置、超参数的选择等。
另一个人。·2023-09-22 09:38

论文阅读-MGTAB: A Multi-Relational Graph-Based Twitter Account DetectionBenchmark

2.2.机器人检测3.数据集预处理3.1.数据收集和清理3.2.专家注释3.3.质量评估3.4.特征分析4.数据集构建4.1.特征表示构造4.2.关系图构建5.实验5.1.实验设置5.2.基准性能5.3训练集大小的研究
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-22 06:44

吴恩达DL lesson3 week1

例如收集更多训练数据训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集.使用梯度下降法训练更长的时间尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法
wyq0717·2023-09-22 02:37

行人检测数据集

该数据库只含正面和背面两个视角，无负样本，未区分训练集和测试集。Dalal等采用“HOG+SVM”，在该数据库上的检测准确率接近100%。INRIA数
天一生水water·2023-09-22 01:52

构建超大规模的行人检测数据集

数据集中获取行人类别从CUHKSYSU数据集中获取行人类别从MOT17数据集中获取行人类别从CrowdHuman数据集中获取行人类别从MOT20数据集中获取行人类别从Object365数据集中获取行人类别验证集训练集
静静AI学堂·2023-09-22 01:20

2019-01-29 映射约减 (map reduce)

映射化简的基本思想：将训练集划分成几个不同的子集，多台计算机并行的处理我的训练数据，每台计算机将参与处理这的结果记成临时变量。
奈何qiao·2023-09-22 00:34

Word embedding

我们使用文本去做一些情感分析，相关词聚类，文本分类和添
穿着凉鞋走天下·2023-09-21 22:23

InstructPix2Pix（CVPR2023）-图像编辑论文解读

文章目录1.摘要2.背景3.算法3.1生成多模态训练集3.1.1生成指令及成对caption3.1.2依据成对的caption生成成对的图像3.2InstructPix2Pix4.实验结果4.1基线比较
‘Atlas’·2023-09-21 20:52

Java中人工智能的框架

Mallet:一个用于自然语言处理的开源Java框架,包含大量的工具和算法,可以用于文本分类,语言模型
永远的12·2023-09-21 19:07

用示例一步步解释BP反向传播神经网络

对于本教程的其余部分，我们将使用单个训练集：给定输入0.05和0.10，我们希望神经网络输出0.01和0.99。
小锋学长·2023-09-21 17:01

6.1 使用scikit-learn构建模型

6.1使用scikit-learn构建模型6.1.1使用sklearn转换器处理数据6.1.2将数据集划分为训练集和测试集6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维1、数据预处理2、PCA降维算法代码
清木!·2023-09-21 15:47

机器学习-模型评估与选择（第2章）课后习题

1习题1.1第1题数据集包含1000个样本,其中500个正例、500个反例,将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式。
天寒心亦热·2023-09-21 09:12

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size
Chirmy·2023-09-21 09:38

自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类。
微学AI·2023-09-21 07:45

深度学习模型: transformer

Transformer是一种深度学习模型，它被广泛用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是一个用生活例子讲解Transformer的例子：假设你正在参加一个聚会，有很多人在聊天。
田猿笔记·2023-09-21 04:52

算法工程师-笔（面）试题汇总

由于精力有限，暂时先把问题和已有答案放上，后续会自己学习慢慢完善答案，还需要根据自己的理解补充更多问题和答案细节一、算法常用概念1.训练集(trainset)、验证集(validationset)、测试集
Trisyp·2023-09-21 02:46

机器学习算法基础--逻辑回归简单处理mnist数据集项目

后验概率判断及预测7.处理模型阈值及准确率8.阈值分析的可视化绘图9.模型精确性的评价标准1.项目背景介绍"""MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据集，包含了60,000个样本的训练集以及
温柔济沧海·2023-09-20 11:18

《数据挖掘概念与技术》第八章 分类：基本概念

分类本章中讲到了三种分类方法：决策树分类在决策树分类中详细介绍了三种决策树的属性选择度量：信息增益分区D为标记类元组的训练集。
JoyceCoder·2023-09-20 05:57

【数据挖掘】第4章 分类：基本概念与技术

分类：基本概念与技术4.1分类的基本概念分类任务示例分类的定义：测试集、训练集、预测测试集建立分类模型的一般方法第一步：建立模型步骤一：将样本转化为等维的数据特征步骤二：选择与类别相关的特征步骤三：分别得到训练样本集和测试样本集第二步
小手の冰凉·2023-09-20 05:48

AI打游戏-叁（标注图片）

AI打游戏-叁(bilibili)目标安装标注工具标注游戏图片导出到本地目录当做训练集步骤安装标注工具标注工具LabelStudio方式1:Docker推荐用这种方式安装后访问地址：http://localhost
·2023-09-20 02:31

分类算法（KNN算法）

它的核心思想是通过计算待分类对象和训练集中已分类对象之间的距离来确定待分类对象所属的类别。其中，k表示选取距离待分类对象最近的k个训练样本，将这些样本的类别作为待分类对象的类别进行判定。
IKUN家族·2023-09-20 00:13

[手把手系列之二]实现多层神经网络

网络架构多层神经网络处理过程：X-->$[linear+relu]^{(L-1)}$--->[linear+sigmoid]--->$\hat{y}$数学表示训练集:$X=[x{(1)},x{(2)},
七八音·2023-09-20 00:57

DMNet复现(一)之数据准备篇：Density map guided object detection in aerial image

一、生成密度图密度图标签生成采用以下代码，生成训练集密度图gt：importcv2importglobimporth5pyimportscipyimportpickleimportnumpyasnpfromPILimportImagefromitertoolsimportislicefromtqdmimporttqdmfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsorte
开始学AI·2023-09-19 22:52

数据集批量重命名（txt+jpg）

usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importos#sourcetraindir，训练集文件夹train_img_dir="D:/gyh/DataSets/长微博数据/data
疯人愿的疯言疯语·2023-09-19 21:16

循环神经网络解决文本分类问题

1、概念1.1、循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。卷积网络的输入只有输入数据X，而循环神经网络除了输入数据X之外，每一步的输出会作为下一步的输入，如此循环，并且每一次采用相同的激活函数和参数。在每次循环中，x0乘以系数U得到s0，再经过系数W输入到下一次，以
Vic·Tory·2023-09-19 18:29

线性回归预测PM2.5值

二、设计简要描述机器学习的三个基本步骤——程序设计思路——三、程序清单importpandasaspdimportnumpyasnp#1训练集处理#1.1读取训练集数据，big5
CSU迦叶·2023-09-19 17:52

大语言模型的机遇和挑战

自然语言处理包含自然语言理解和自然语言生成两个方面,常见任务包括文本分类,结构分析(词法分析,分词,词性标注,句法分析,篇章分析),语义分析,知识图谱,信息提取,情感计算,文本生成,自动文摘,机器翻译,
hanscal·2023-09-19 06:44

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力
小手の冰凉·2023-09-19 05:10

七、深度学习文本分类textRCNN

原文讲解RCNN出处：论文RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassification讲解可以参考TextRCNN阅读笔记网络结构textRCNN网络结构.pngWordRepresentationLearning.RCNNusesarecurrentstructure,whichisabi-directionalrecurrentneural
许志辉Albert·2023-09-19 05:56

推荐算法——隐语义模型

需要训练集，对每个用户u,训练集包含用户u喜欢的和不感兴趣的物品，通过学习这个数据集，得到模型参数。我们知道推荐
visiontry·2023-09-19 02:46

在线学习和离线学习的区别

off-line&on-linelearning在线学习和离线学习的区别在于数据的来源以及训练方式offlinelearning离线学习也叫批学习(batchlearning)，就是在数据训练阶段对数据进行训练集和测试集的划分
Every DAV inci·2023-09-18 22:36

60+开源数据集资源大合集（医学图像、卫星图像、语义分割、自动驾驶、图像分类等）

最终数据集包含10015张皮肤镜图像，可用作学术机器学习目的的训练集。案例包括色素病变领域所有重要诊断类别的代表性集合：光化性角化病和上皮内癌/鲍温氏病(akiec)、基
极市平台·2023-09-18 18:39

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据
·2023-09-18 16:37

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据
·2023-09-18 16:35

AI打游戏-贰（收集训练图片）

AI打游戏-贰(bilibili)目标使用录屏软件将游戏录制成视频使用代码，每几秒将视频帧保存成图片，作为后续训练集步骤录制游戏视频安装录屏软件OBS可以用任意录屏软件，如果没有的话可以下载开源的录屏软件
·2023-09-18 15:44

分类和回归的区别

给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测。回归：定量输出，或者也可以有条件地表述为连续变量预测。
Bethbaby·2023-09-18 13:44

深度学习（一）读取数据 图片数据

fromtorch.utils.dataimportDatasetimportosimportcv2ascvclassMyData(Dataset):def__init__(self,root_dir,label_dir):self.root_dir=root_dir#读取训练集的路径
ElE rookie·2023-09-18 06:03

【机器学习】TF-IDF以及TfidfVectorizer

IDF：整个训练集文档集合一共由NNN篇文档组成，其中包含某个给定词语www的文档数为MMM.则该给定词的IDFIDFIDF值为:IDF=l
JaxHur·2023-09-18 05:42

机器学习 day35（决策树）

，同时也是一个二元分类任务，即标签Y只有两个值上图为之前数据集对应的决策树，最顶层的节点称为根节点，椭圆形节点称为决策节点，矩形节点称为叶子节点决策树学习算法的工作是，在所有可能的决策树中，选择一个在训练集上能表现良好
丿罗小黑·2023-09-18 05:09

05模型建立与评价

(KMeans,DL)2.模型搭建2.1切割训练集和测试集方法有：留出法，交叉验证法，自
糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44
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