文本分类训练集

13 计算机视觉-代码详解

13.2微调为了防止在训练集上过拟合，有两种办法，第一种是扩大训练集数量，但是需要大量的成本；第二种就是应用迁移学习，将源数据学习到的知识迁移到目标数据集，即在把在源数据训练好的参数和模型（除去输出层）
顺顺不吃竹笋·2023-08-16 09:08

2021-03-08

2、用最新的膜品类数据的训练集训练模型，测试集进行评测，结果如下：1）用chinese_bert_wwm基础模型finetune后预测：test集合：总共903条（43*21），共有8条badcase,
枯木嫩芽·2023-08-16 04:10

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的CNN模型在预训练词向量的基础上进行微调就可以在文本分类任务上就能得到很好的结果
丰。。·2023-08-16 04:05

变形金刚：从零开始【01/2】

如果您是数据科学家或数据分析师，则可能正在使用转换器执行文本分类、令牌分类、问答、Text2text或任何与此相关的任务，您正在使用转换器模型。
无水先生·2023-08-16 00:58

yolo源码注释2——数据集配置文件

—数据集配置文件yolo源码注释3——模型配置文件yolo源码注释4——yolo-py数据集配置文件一般放在data文件夹下的XXX.yaml文件中，格式如下：path:#数据集存放路径train:#训练集图片存放路径
header-files·2023-08-15 22:37

Yolov5(一)VOC划分数据集、VOC转YOLO数据集

代码使用方法注意修改一下路径、验证集比例、类别名称，其他均不需要改动，自动划分训练集、验证集、建好全部文件夹、一键自动生成Yolo格式数据集在当前目录下，大家可以直接修改相应的配置文件进行训练。
TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

智能文档处理IDP关键技术与实践

关于自然语言处理技术的研究有很长历史，针对不同层面文本处理和分析有很多技术点，常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
·2023-08-15 16:36

期望误差和经验误差的关系——期望误差上界

然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$，我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。
cnblogs.com/qizhou/·2023-08-15 16:12

Titanic--细节记录三

的含义基本步骤和解释具体例子创造一个数据集留出法划分预测结果可视化分层抽样设置方法划分数据集的常用方法train_test_split什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取逻辑回归模型随机森林分类模型训练集和测试集的得分重要注意事项为什么线性模型可以进行分类任务
BIT_mk·2023-08-15 15:43

NLTK库进行文本分类的过程

本文针对英文文本，介绍的全部都是基于Python3.7，利用NLTK库进行文本分类的过程.文本分词文本分词即将文本拆解成词语单元，英文文本以英文单词空格连接成句，分词过程较为简单。以下介绍几种方法。
Limit-xing·2023-08-15 10:19

第5章：神经网络

过拟合早停：划分训练集和验证集，若训练集误差降低而验证集升高则停止训练。
why151·2023-08-15 08:05

用Python编程实现百度自然语言处理接口的对接，助力你开发智能化处理程序

百度自然语言处理接口提供了一系列强大的功能，如关键词提取、文本分类、情感分析等，可以帮助开发者快速搭建智能化处理程序。本文将向大家介绍如何使用Python编程实现百度自然语言处理接口的对接，并提
lmr廖·2023-08-15 08:32

kesci数据分类练习赛：提供银行精准营销解决方案(附源码)

提供银行精准营销解决方案练习赛kesci的一个练习赛：https://www.kesci.com/home/competition/5c234c6626ba91002bfdfdd3/content赛题描述训练集有
qq_43012160·2023-08-15 08:53

留一验证法(LOOCV）和留P验证法R语言实现

将原始数据集分成训练集和测试集两部分。对于一个包含n个样本的数据集，留一验证法将n-1个样本作为训练集。
weixin_49320263·2023-08-15 08:14

3*5差值结构参照1分类迭代次数比较

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入有3个节点，训练集AB各由5张二值化的图片组成，让A中有6个1，B中全是1，排列组合A，统计迭代次数并排序。
黑榆·2023-08-15 07:05

分类过程中的一种遮挡现象

(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6张二值化的图片组成，让A，B中各有3个点，且不重合，统计迭代次数并排序。
黑榆·2023-08-15 07:05

差值结构不对称部分的约化质心

(A,B)---5*30*2---(1,0)(0,1)做一个网络，输入为5个点，训练集A,B各有两张图片。让B的两张图片全是0.排列组合A，记录迭代次数平均值的变化。
黑榆·2023-08-15 07:05

时序与空间结构

移位规则汇总移位距离就是等位点数值差的绝对值的和S=Σ|a-b|，如果训练集有多张图片取平均值，如果是多分类问题则移位距离为所有两两组合移位距离
黑榆·2023-08-15 07:34

单张非二值mnist三分类实验数据汇总

在前述的实验中用mnist训练集0，1，2，3，4的第一张图片完成了10组三分类网络，并统计迭代次数和移位距离之间的关系。
黑榆·2023-08-15 07:34

分类过程中的一种短程相互作用

(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6张二值化的图片组成，让A，B中各有3个点，且不重合，统计迭代次数并排序。
黑榆·2023-08-15 07:03

[PyTorch][chapter 49][创建自己的数据集 1]

pokemon数据集介绍1.1pokemon:数据集地址：百度网盘路径:https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw提取码:dsxl1.2数据集划分60%作为训练集
明朝百晓生·2023-08-15 07:40

【Python机器学习】浅谈监督学习及经典算法

分类问题的目标是预测类别标签回归任务的目标是预测一个连续值（预测一个数值）泛化、过拟合与欠拟合一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它能够从训练集泛化到测试集。
rliu2002·2023-08-15 06:38

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

朴素贝叶斯分类器适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多种应用场景。贝叶斯定理：在朴素贝叶斯分类中，我们使用贝
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

六 动手学深度学习v2 ——权重衰退+dropout

1.权重衰退最常见的用来处理过拟合的方法使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为软性限制总结：正则化是处理过拟合的常用方法：在训练集的损失函数中加入惩罚项，以降低学习到的模型的复杂度。
王二小、·2023-08-14 18:32

【Python机器学习】实验12 基于神经网络的回归-分类实验

文章目录神经网络的回归例1基于神经网络的回归(简单例子)1.1导入包1.2构造数据集（随机构造的）1.3构造训练集和测试集1.4构建神经网络模型1.5采用训练数据来训练神经网络模型实验1基于神经网络的分类
Want595·2023-08-14 12:07

江南大学轴承数据故障诊断（利用一维CNN进行故障诊断，代码和数据放在压缩包，无需修改任何东西，解压缩后直接运行，有详细注释）

6008001000/rpm内圈：ib外圈：ob滚动体：tb正常：N以600转速下的内圈故障数据为例展示：开始数据截止数据2.一维CNN模型3.文件夹4.效果600rpm数据集下，总样本数：8000个样本，训练集与测试集比例
深度学习的奋斗者·2023-08-14 11:54

文本分类与聚类(text categorization and clustering)

文本分类与聚类(textcategorizationandclustering)文本分类与聚类(textcategorizationandclustering)_inJava_百度空间文本分类与聚类(textcategorizationandclustering
a13393665983·2023-08-14 05:27

神经网络中验证集、训练集和测试集

验证集对于所有的训练集，训练一个epoch之后(当然也可以自己设定)，使用用验证集来测试一下模型训练效果，由于训练集和验证集的不可交性，所以在验证集上面的结果是有参考意义的。
gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:10

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（一），训练预测自己的【英文文本多分类】

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的英文文本多分类NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具，支持的任务包括，文本分类中的二分类
葡萄成熟时_·2023-08-14 01:46

机器学习 - 吴恩达版(Stanford)笔记 005

在此我们定义训练集(TrainingSet)的概念。对于监督学习，我们有特征集合x，和目标集合y一一对应，组成训练集。
Wallace_QIAN·2023-08-13 23:19

文本处理 论文种类分类

1任务说明学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；学习内容：使用论文标题完成类别分类；学习成果：学会文本分类的基本方法、TF-IDF等；2数据处理步骤在原始arxiv
noob鸽·2023-08-13 20:59

《深度学习与图像分析——基础与应用》书籍阅读

训练集：训练模型测试集：测试模型的泛化能力验证集：验证模型是否过拟合数据增强的常用方法：●翻折（类似于镜面的翻折）；●旋转●缩放●裁剪●平移●添加噪声神经网络学习的目的就是为了找出能使得
小南/南儿·2023-08-13 13:01

13.3 目标检测和边界框

锚框的计算公式假设原图的高为H,宽为W详细公式推导以同一个像素点为锚框，可以生成(n个缩放+m个宽高比-1)个锚框给训练集标注锚框每个锚框包含的信息有：每个锚框的类别和偏移量。
computer_vision_chen·2023-08-13 08:17

贝叶斯文本分类python_scikit_learn 中朴素贝叶斯算法做文本分类的 实践总结

朴素贝叶斯算法对于分类非常高效想了解的可以参考这篇博文：贝叶斯从浅入深详细解析，详细例子解释-zwan0518的专栏-博客频道-CSDN.NET贝叶斯从浅入深先来做个小小总结说明在这之前我还从没写过python这东西，接到这个小项目的时候便去恶补了一天python的基本语法和包安装以及一些基本包的使用(主要是数据库包还有编码以及scikit-learn的贝叶斯算法的api)。感觉python还是比
weixin_39938331·2023-08-13 05:52

Pytorch实现中文文本分类任务（Bert，ERNIE，TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer）

Chinese-Text-ClassificationGithub项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch中文文本分类
JackHCC·2023-08-13 05:03

PaddleClas--部署并训练自定义数据集

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas(尝鲜版)分类模型PaddleClas图像分类基础知识训练集（traindataset）：用来训练模型，使模型能够识别不同类型的特征
奋力奔跑的小蜗牛·2023-08-13 03:36

简单有趣的变形金刚网络（VIT） Vision Transformer（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解）——pytorch实现

AnImageIsWorth16x16Words:TransformersForImageRecognitionAtScale原论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929本博客代码可以直接生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图
小馨馨的小翟·2023-08-12 15:10

2020-11-28

中文文本分类实战这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。
fabe2304a927·2023-08-12 15:05

DIP:《Deep Image Prior》经典文献阅读总结与实现

无训练集，无未退化的原图作为标签，使用
留小星·2023-08-12 12:34

【深度学习】日常笔记15

训练集和测试集并不来⾃同⼀个分布。这就是所谓的分布偏移。真实⻛险是从真实分布中抽取的所有数据的总体损失的预期，然⽽，这个数据总体通常是⽆法获得的。
重剑DS·2023-08-12 10:14

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类
汀、人工智能·2023-08-12 07:38

NER实战之数据预处理：(NLP实战/命名实体识别/文本标注/Doccano工具使用/关键信息抽取/Token分类/源码解读/代码逐行解读/文本BIO处理/文本分类/序列标注)

数据处理解读训练所有NER的项目代码我个人都不会超过200行，因为很多地方的处理在HuggingFace中都有现场的模块可以调用。这部分的内容会将代码逐行解读哦，这才是真正有价值的内容哦。5.1数据读取在我们的文件中data文件夹有三个数据，我这里就直接偷懒了，训练、验证、测试全都是一样的数据，都和BIO脚本的处理产生的文件相同：看我们的train.py的代码，首先指定一下数据的位置：data_d
会害羞的杨卓越·2023-08-12 05:56

Doccano工具使用教程：创建Doccano项目、数据导入、添加指引、创建标签、文本标注（Doccano工具/NLP实战/命名实体识别/关键信息抽取/Token分类/文本分类/序列标注）

这篇文章是专门使用Doccano进行标注的教程，安装教程看这篇：Doccano工具安装教程/文本标注工具/文本标注自己的项目/NLP分词器工具/自然语言处理必备工具/如何使用文本标注工具_会害羞的杨卓越的博客-CSDN博客NER项目实战看这篇（对代码进行了逐行解读）：NER实战：(NLP实战/命名实体识别/文本标注/Doccano工具使用/关键信息抽取/Token分类/源码解读/代码逐行解读/文本
会害羞的杨卓越·2023-08-12 05:26

NER实战之模型加载与训练：(NLP实战/命名实体识别/文本标注/Doccano工具使用/关键信息抽取/Token分类/源码解读/代码逐行解读/文本BIO处理/文本分类/序列标注)

6模型加载解读6.1模型加载现在数据和标签都有了，现在应该需要训练我们的模型了吧？classNerDataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self,encodings,labels):self.encodings=encodingsself.labels=labelsdef__getitem__(self,idx):item={key:torch
会害羞的杨卓越·2023-08-12 05:26

吴恩达机器学习笔记（二）

：根据房间的大小（平方数）预测其能售卖出的价格1、监督学习（每个例子都有一个正确的输出值）1.1、回归问题，可以预测一个准确的数值输出1.2、分类问题，可以预测离散值输出（只有0和1的离散值输出）2、训练集
五大人·2023-08-12 02:26

一文详解自然语言处理两大任务与代码实战：NLU与NLG

NLP的定义和重要性NLP的主要挑战2.基础模型语言模型统计语言模型n-gram模型连续词袋模型3.基础概念词向量Word2VecSkip-GramGloVeFastText1.子词表示2.词向量训练3.文本分类
TechLead KrisChang·2023-08-11 19:16

将大型训练集CSV文件转为HDF5（.h5）文件的作用及示例代码

将大的CSV文件转换为HDF5（.h5）文件有以下几个作用：更快的读写速度：HDF5文件采用二进制格式存储数据，相比于CSV文件的文本格式，读写速度更快，尤其是对于大型数据集。更小的存储空间：HDF5文件采用压缩算法存储数据，相比于CSV文件的文本格式，可以大大减小存储空间。更方便的数据访问：HDF5文件可以通过索引和标签等方式方便地访问数据，而CSV文件则需要逐行读取和解析。更好的数据组织：HD
byerHu·2023-08-11 19:30

竞赛项目 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
Mr.D学长·2023-08-11 14:50

AI生成绘画的源码

要训练GAN模型，你需要收集一组图像数据作为训练集。然后，你可以使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)来
优游的鱼·2023-08-11 13:14

TF2.0实现Lenet_5网络

importpicture_readimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttimedefdata_processing(train_document1,train_document2,test_document1,test_document2,#(训练集数据
乖乖小雨点儿·2023-08-11 02:24
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