文本分类训练集第29页

决策树算法

决策树的训练与测试训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从根节点开始选择特征，如何进行特征切分）测试阶段：根据构造出来的树模型从上到

python机器学习学习笔记·2023-09-17 23:28

YOLOv5可视化训练集的标注框和类别

YOLOv5可视化训练集的标注框和类别导入必要的库设置超参数标签坐标反归一化主函数导入必要的库#os：包含了多种能够操作路径的函数，创建删除文件夹，判断文件夹是否存在等一系列操作importos#shutil

澄鑫·2023-09-17 21:50

计算一个四边形差值结构的稳定性

(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1，B中全是0，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-09-17 19:08

比较两个相互垂直结构的迭代次数

(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2个1，B中全是0，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-09-17 19:08

旋转角度对迭代次数的影响

(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3个1，B中全是0，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-09-17 19:07

自然语言处理（NLP）技术

以下是一些NLP技术的例子：文本分类：将文本自动分类为特定的类别，例如新闻文章分类。情感分析：自动分析文本中表达的情感，例如正面、负面或中立。命名实体识别：自动识别文本中的人名、地名、组织名等。

指引拟态没·2023-09-17 15:10

机器学习第六课--朴素贝叶斯

朴素贝叶斯广泛地应用在文本分类任务中，其中最为经典的场景为垃圾文本分类(如垃圾邮件分类:给定一个邮件，把它自动分类为垃圾或者正常邮件)。

好人cc·2023-09-17 15:49

正则化的一些理解

今天看百面机器学习的书.书上提到改善模型过拟合的一个方法是加正则化项.这句话其实已经不止第一次见了,但是每次都没有想想为什么.现在记录一下自己的理解.为什么会过拟合机器学习的前提条件是训练集和测试集都是独立同分布

miahuang·2023-09-17 12:05

【机器学习】文本多分类

使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做python数据集中文_-派神-的博客-CSDN博客数据：【免费】初步的文本多分类小实验资源-CSDN文库数据介绍：训练集

JaxHur·2023-09-17 09:23

竞赛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

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

iuerfee·2023-09-17 05:21

机器学习（八）——集成学习

对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。

夏普123·2023-09-17 04:46

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能有以下原因：数据集问题：测试集的数据分布与训练集不同，导致模型在测试集上泛化能力不足。

爱编程的小金毛球球·2023-09-17 04:01

机器学习预测CPU占有率

一共366735条数据，部分数据如下图：现在需要预测下一周的CPU占有率，我们选择训练集的最后3000条数据做预测，使用四个模型去运行，发现准确率可以达到100%。

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:44

朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析，包括：文本分类情感分析垃圾邮件处理要对文本进行分类，首先要做的是如何提取文本的主要信息，如何衡量哪些信息是文本中的主要信息呢？

码农充电站pro·2023-09-17 00:18

机器学习中常见的评估方法

2、有哪些评估方法将样本集变成训练集和测试集，而训练集和测试集如何分配，使效果达到最优。具体有三种做法：留出法、较差验证法和自主法。

zfan520·2023-09-16 22:08

吃瓜教程 —— 第一、二章

训练集的介绍从数据中学得模型的过程称为"学习"或"训练",这个过程通过执行某个学习算法来完成.训练过程中使用的数据称为"训练数据"，其中每个

BuSong.·2023-09-16 22:37

竞赛选题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

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

laafeer·2023-09-16 20:57

零基础入门NLP之新闻文本分类挑战赛——基于深度学习的文本分类3

此章，我们继续进一步学习基于深度学习的文本分类，了解Transformer的原理和基于Bert的词表示。

melody_44154393·2023-09-16 18:13

YOLO物体检测-系列教程4：YOLOV3项目实战1之整体介绍与数据处理（coco图像数据集/darknet预训练模型）

YOLOV3提出论文：《Yolov3:Anincrementalimprovement》1、整体项目1.1环境一个有debug功能的IDE，建议PycharmPyTorch深度学习开发环境下载COCO数据集：训练集

机器学习杨卓越·2023-09-16 16:38

PyTorch模型训练集正常收敛，但验证集准确率稳定在10%并保持不变

问题描述训练过程中遇到的一个Bug，可能是跟Torch本身有关，如下图和题目所示，经过多轮训练，训练准确率开始收敛，但是验证准确率保持在10%左右不变。排查手册一般来说这表示模型本身可能存在问题，下面列出一个排查手册：检查是否是数据问题，将验证集数据替换为训练数据，查看是否训练正常。检查数据增强是否正常。学习率是否设置过大，降低学习率防止过大的波动。调整模型初始化方式，检查是否正常初始化模型。BN

*pprp*·2023-09-16 13:52

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：PFLD实时人脸关键点检测算法

目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、案例实现数据处理数据准备数据预处理数据增强数据加载训练集可视化网络结构骨干网络检测器辅助网络损失函数模型实现模型训练模型评估模型推理流程与总结人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务

Yeats_Liao·2023-09-16 08:02

Bert文本分类(fine-tuning)

0.准备工作A、情感文本分类数据集下载。

京漂的小程序媛儿·2023-09-16 01:25

正则化(Regularization)

如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好

handsomemao666·2023-09-15 22:39

机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解

文章目录一、各自定义二、各自详解三、代价函数和损失函数区别四、例题理解一、各自定义 1.代价函数：代价函数（CostFunction）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。

冒冒菜菜·2023-09-15 16:43

【支持向量回归机预测波士顿房价】

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“Boston房价”数据集划分为训练集和测试集，利用训练集结合支持向量回归机建立预测模型，再利用测试集来预测波士顿房价并验证预测模型的拟合能力。

小手の冰凉·2023-09-15 13:04

深入解析NLP情感分析技术：从篇章到属性

-企业和研究的应用-社交媒体和公共意见的影响2.篇章级情感分析2.1技术概览-文本分类的基本概念-机器学习与深度学习方法-词嵌入的力量-序列建模的优势-分层特征的提取2.2实战代码3.句子级情感分析3.1

TechLead KrisChang·2023-09-15 13:05

Transformers库中的pipeline模块支持的NLP任务

Transformers库中的pipeline模块支持的NLP任务Transformers库中的pipeline模块支持以下的NLP任务:TextClassification(文本分类):文本分类任务,

engchina·2023-09-15 11:44

数据挖掘一般框架

探索性数据分析（EDA）1.3.1缺失值可视化利用missingno包1.3.2查看变量分布在scipy模块中有johnsonsu、norm、lognorm可以将数据分布绘出2.数据预处理2.1划分测试机何训练集

孤独的马铃薯·2023-09-15 09:45

探索过拟合和欠拟合

尽管通常可以在训练集上实现很高的准确率，但我们真正想要的是开发出能够很好地泛化到测

轻盈飘零·2023-09-15 09:45

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。

疋瓞·2023-09-15 08:49

如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？

《如何用Python和循环神经网络做中文文本分类？》一文，我又为你介绍了如何用循环神经网络对文本做分类。我不希望给你一种错误的简单关联，即“循环神经网络只能用来处理文

城市中迷途小书童·2023-09-15 08:38

项目实战— pytorch搭建CNN处理MNIST数据集

minist_convert_png.py是将MNIST数据集中的训练集和测试集转换为图像的

做程序员的第一天·2023-09-15 06:08

【机器学习中的参数：随机种子（random_state）】

random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分2、构建决策树3、构建随机森林1、划分训练集和测试集的类train_test_split随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式

佛系人僧·2023-09-15 04:43

2018-09-08 自编码器

自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用。

码农阿欣·2023-09-14 20:37

R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

拓端研究室·2023-09-14 20:14

Transformers-Bert家族系列算法汇总

这些模型支持不同形式的常见任务，例如：自然语言处理：文本分类、命名实体识别、问答、语言建模、摘要、翻译、多项选择和文本生成。️计算机视觉：图像分类、对象检测和分割。️音频：自动语音识别和音频分类。

源代码杀手·2023-09-14 16:59

NLP中的文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别是重要的主题。本文将深入探讨这些关键问题，并介绍相关算法和技术。文本分类首先，我们关注文本分类。

牧子川·2023-09-14 16:58

Python语义分割与街景识别（1）：理论学习

前言本文主要用于记录我在使用python做图像识别语义分割训练集的过程，由于在这一过程中踩坑排除BUG

proibell·2023-09-14 11:25

排名第一！小米自研音频算法喜获重要进展

以公开数据集AudioSet-2M的音频数据作为训练集的音频标记模型，在业界首次突破50mAP的分数，是截至目前所有音频标记任务论文中的最好成绩。

小米技术·2023-09-14 10:30

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

目录一、课程设计题目基于TF-IDF的文本分类二、课程设计设置1.操作系统2.IDE3.python4.相关的库三、课程设计目标1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本分类建模的方法

QomolangmaH·2023-09-14 07:46

机器学习技术（七）——有监督学习之逻辑回归算法原理及实操

有监督学习之逻辑回归算法原理及实操文章目录机器学习技术（七）——有监督学习之逻辑回归算法原理及实操一、引言二、逻辑回归算法原理三、实践案例介绍1、数据集及需求2、导入相关依赖库3、读取并查看数据4、数据预处理5、构建模型6、测试模型7、可视化模型步骤1训练集结果及可视化步骤

天海一直在AI·2023-09-14 06:20

残差网络、Dropout正则化、Batch Normalization浅了解

残差网络：为什么需要残差网络：残差网络的目的是为了解决深度神经网络在训练过程中遇到的退化问题，即随着网络层数的增加，训练集的误差反而增大，而不是过拟合。

请让我按时毕业·2023-09-14 02:34

【深度学习】- NLP系列文章之一文本表示

系列文章目录文本分类与词嵌入表示RNN、LSTM、GRU三种方式处理文本分类问题评论情绪分类还是得开个坑，最近搞论文，使用lstm做的ssd的cacheprefetching，意味着我不能再划水了。

weixin_40293999·2023-09-13 21:50

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01数据集划分按一定比例划分为训练集和测试集这种方法也称为保留法。

科研私家菜·2023-09-13 12:27

78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-09-13 12:20

Task5 模型融合

沫2021·2023-09-13 11:15

燕山大学机器学习复习提要

分简答60分两道大题20分以下是回忆的题型时间太久了，只能回忆大概有什么，细节忘了填空题时间太久了忘了有什么了简答涉及的知识点大概有：数据清洗SVM准确率精确率召回率PR曲线K-meansBP神经网络训练集测试集验证集过拟合欠拟合卷积神经网络大题只记得考了一个读代码的题

不会挂科i·2023-09-13 11:30

自动化深度学习工具AutoGluon

无意间发现了一个叫AutoGluon的工具，这个工具提供了丰富的功能，包括时间序列模型、eda数据分析模块，以及包括图像文本matching、物体检测、命名实体识别、文本分类等很多功能，如有需要可以访问

weixin_37763484·2023-09-13 10:55

文本分类；数据增强；模型微调 2020-02-25

文本分类文本情感分类数据集使用循环神经网络进行情感分类使用卷积神经网络进行情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。

allen成·2023-09-13 06:39

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到200并使用一个只包含20个样本的小训练集

AncilunKiang·2023-09-13 06:15

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