文本分类训练集第37页

医疗知识图谱问答——文本分类解析

前言Neo4j的数据库构建完成后，现在就是要实现医疗知识的解答功能了。因为是初版，这里的问题解答不会涉及深度学习，目前只是一个条件查询的过程。而这个过程包括对问题的关键词拆解分类，然后提取词语和类型去图数据库查询，最后就是根据查询结果和问题类型组装语言完成回答，那么以下就是完成这个过程的全部代码流程了。环境这里所需的环境除了前面提到的外，还需要ahocorasick库，用于从问题中提取关键词。另一

北桥苏·2023-08-04 22:48

自然语言文本分类模型代码

以下是一个基于PyTorch的文本分类模型的示例代码，用于将给定的文本分为多个预定义类别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassTextClassifier

Dream SYC_UCC·2023-08-04 14:06

集成学习：机器学习模型如何“博采众长”

方差指模型在不同的训练集上产生的预测结果的差异，它反映了模型的稳定性。方差和偏差对预测结果所造成的影响在机器学习中，我们通常希望模型的偏差和方差都能够尽可能地小，从而达到更好的泛化能力。

数据与后端架构提升之路·2023-08-04 06:38

动手学深度学习pytorch（第一天、第二天）

基本要素①模型定义②模型训练(1)训练数据：在机器器学习术语⾥里里，该数据集被称为训练数据集(trainingdataset)或训练集(trainingset)，⼀一栋房屋被称为⼀一个样本(sample

我叫涂涂可我的耳朵不大肿么办·2023-08-04 04:01

大规模机器学习（十）

我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？

水枂·2023-08-04 04:39

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。

咕咕咕咕咯咯·2023-08-04 00:43

计算机视觉——【数据集】MOT17、COCO数据输入格式、数据集可视化脚本

目录Track1MOT17数据集数据集介绍训练集detgtCOCO数据输入格式和YOLO数据输入格式和VOC数据输入格式数据集可视化脚本写在前面：本篇博文的目的是1.理清MOT17数据集中文件及其内容的含义

zz的大穗禾·2023-08-03 22:05

自然语言处理学习笔记（二）————语料库与开源工具

目录1.语料库2.语料库建设（1）规范制定（2）人员培训（3）人工标注3.中文处理中的常见语料库（1）中文分词语料库（2）词性标注语料库（3）命名实体识别语料库（4）句法分析语料库（5）文本分类语料库4

阿波拉·2023-08-03 18:19

机器学习15 大规模机器学习

我们应怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭

黄桃百香果·2023-08-03 17:04

深度学习（32）——CycleGAN（1）

（1）原理（2）核心思想（3）优点（4）缺点（5）应用前几天被Ly问GAN，所以去学了学，之前只知道大概，现在稍微懂一点1.GAN原理一个随机向量经过生成器生成的一个图像作为fakeimage，然后在训练集上随机挑选一张图片

柚子味的羊·2023-08-03 17:03

Dogs vs. Cats比赛——代码调试&模型优化笔记

知乎公式归一化：标准化：标准化适用范围更广；归一化会把数据挤到一起去eg.1210000，12就被挤到一起了最大的注意事项就是先拆分出test集，不要在整个数据集上做标准化，因为那样会将test集的信息引入到训练集中

w风行者s·2023-08-03 15:23

学习笔记CB001:NLTK库、语料库、词概率、双连词、词典

包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。NLTK库安装，pipinstallnltk。执行python。

利炳根·2023-08-03 13:57

深度学习准确率提升之天花板分析

1）对于文件检测模块，把训练集的图像人工确保标注准确的文本位置来作为输入，系统准确率提升到89%2）对于字符分割模块，用人工准确标注的文本位置作为输入来代替文件检测模块的输出结果，系统准确率提升到90%

L888666Q·2023-08-03 12:29

Sklearn-使用SVC对iris数据集进行分类

iris数据集的加载训练svc模型输出混淆矩阵和分类报告使用Pipeline管道完成固定操作不使用Pipeline使用Pipeline使用SVC对iris数据集进行分类预测涉及内容包含：数据集的加载,训练集和测试集的划分训练

羽丶千落·2023-08-03 10:16

Sklearn学习-iris数据集学习

Sklearn学习-逻辑回归（iris数据集）使用load_iris加载数据集，查看包含的keys查看数据的列名，分类目标的名称获取data和target，并打印各自的shape拆分训练集和测试集使用逻辑回归训练

羽丶千落·2023-08-03 10:13

微调BaiChuan13B来做命名实体识别

NLU侧重于如何理解文本，包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等；NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本，包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。

算法美食屋·2023-08-02 20:43

sklearn的英文20新闻数据集fetch_20newsgroups加载错误解决方案

进行机器学习的文本分类练习时候，如果用到的20新闻数据集加载如果发生错误，比如ssl错误等，需要如下修复1、手工下载数据集：下载地址是：链接：https://pan.baidu.com/s/1xjF1O6s_sL44psOqnsx6Iw

对方正在长头发_·2023-08-02 18:00

机器学习：训练集与测试集分割train_test_split

1引言在使用机器学习训练模型算法的过程中，为提高模型的泛化能力、防止过拟合等目的，需要将整体数据划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型的验证。

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:53

day7-凸优化

矛盾纯粹的优化方法是最小化训练集的损失函数而我们的目标是测试集损失函数的最小化，也就是可以泛化而不是过拟合需要避免的几种情况：局部最小值鞍点梯度消失优化的目标：凸函数，凸函数没有局部最小值，这样训练得到的就是全局最小值

wamgz·2023-08-02 15:02

深度学习之用PyTorch实现线性回归

代码#调用库importtorch#数据准备x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#训练集输入值y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0]

Bobbyeyy·2023-08-02 14:49

深度学习笔记（一）二分分类 | logistic regression（详细的损失函数理解）

代价函数(Costfunction)是定义在整个训练集上面的，对所有样本的误差的总和求平均值。但由于实质相同，都是事先定义一个假设函数，通过训练集由算法找出一个

Vonct·2023-08-02 12:15

使用train_test_split 分割测试集以及训练集

Damien_J·2023-08-02 11:08

新闻标题文本分类任务

目录知识回顾使用debug调试知识回顾预处理内容文本主要进行清洗、分词/分字ID替换(不希望计算机看到文字，而是ID)，通过语料表来表示，根据频率高低来分配ID号文本的ID映射到文本的一个特征向量，进行词嵌入(Embedding)，使用嵌入表，用于将离散的词语或字符转换成连续的一个向量表示，其主要目的是捕捉词语之间的语义关系使用debug调试先打好断点，左侧代码行数处点左键，然后在代码区右键点击调

醋酸洋红就是我·2023-08-02 11:26

构建语言模型：BERT 分步实施指南

了解如何针对特定下游任务（例如文本分类或命名实体识别）微调BERT。为什么我们需要BERT？正确的语言表示是机器掌握通用语言的能力。

TD程序员·2023-08-02 10:21

【论文阅读24】Better Few-Shot Text Classification with Pre-trained Language Model

Alan and fish·2023-08-02 08:06

【NLP pytorch】基于BERT_TextCNN新闻文本分类实战（项目详解）

基于BERT_TextCNN新闻文本分类实战项目1数据集介绍2模型介绍3数据预处理3.1数据集加载3.2统计文本长度分布4BERT模型4.1HuggingFace介绍4.2HuggingFace使用4.2.1

lys_828·2023-08-02 05:12

2021-11-30 目标检测评价指标

PascalVOC2007数据集共20类9963幅标注图片，分为训练集（2501）、验证集（2510）和测试集（4952）结果提交：所有图片每类目标的检测结果单独放一个txt文件，每行代表一个检测输出，

more_simple·2023-08-02 03:08

openmv数字识别之模板匹配和训练集

官网资料：https://book.openmv.cc/模板匹配视频教学：https://singtown.com/learn/49598/模板一定是pgm格式的代码：importtime,sensor,imagefromimageimportSEARCH_EX,SEARCH_DS#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用fromimport仅仅引入SEARCH_EX,se

程序柒·2023-08-02 02:30

OpenMV数字识别进而控制直流电机转速【小白篇】

文章目录前言一、数字识别的模型训练1.下载训练集2.对数据进行调整2.1将ubyte格式转为jpg格式2.2将图片按照标签分类到具体文件夹2.3数据存在的缺陷2.4优化建议(核心)二、模型训练三、项目实现

爱春风也爱雨·2023-08-02 02:59

svm原理之svm由来与功用|另附SVM实践实例

Xnip2019-07-27_15-59-32.jpgSVM(SUPPORTVECTORMACHINE)于1964年被提出，20世纪九十年代得到改进扩展，后被广泛应用于：人脸识别（facerecognition）、文本分类

机械之路·2023-08-02 01:51

Python机器学习实验课K-means聚类代码和注释

数据集为鸢尾花数据集，特征有4个，类别有3类，分为训练集和测试集，进行K-means聚类，以学习K-means聚类算法。

Bear Head·2023-08-02 00:31

一键转换labelimg格式为COCO格式

3.使用随机数种子将数据按照8:2的比例划分为训练集和验证集，并将相应的图片拷贝到新的文件夹中。4.将生成的COCO

Zhijun.li@Studio·2023-08-02 00:25

关于train_test_split函数是否打乱数据的验证

之前一直在使用train_test_split函数划分训练集和测试集，但是一直不清楚它是怎么划分的，有没有打乱数据集，如果直接在最后取部分数据作为测试集在某些数据集中是很影响训练效果的。

一位学有余力的同学·2023-08-01 21:37

自然语言处理（NLP）技术

NLP技术包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、语音合成、信息检索、信息抽取、问答系统等。

Dream SYC_UCC·2023-08-01 18:46

decaNLP

转化为问答的多任务学习文章参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-30-6内容：提出了一个新的多任务问答网络（MQAN），来同时训练NLP领域的10个经典问题，同时包含文本分类的

摩卡坐标·2023-08-01 14:27

使用 TorchText 进行文本分类

使用TorchText进行文本分类本教程介绍了如何使用torchtext中的文本分类数据集，包括-AG_NEWS,-SogouNews,-DBpedia,-YelpReviewPolarity,-YelpReviewFull

yanglamei1962·2023-08-01 12:08

自然语言处理学习笔记（一）————概论

自然语言与编程语言的比较（1）词汇量：（2）结构化：（3）歧义性：（4）容错性：（5）易变性：（6）简略性：3.自然语言处理的层次（1）层次图（2）自然语言处理系统输入源（3）词法分析（4）信息抽取（5）文本分类与文本聚类

阿波拉·2023-08-01 12:35

自然语言处理，Datawhale 夏令营，学习笔记7.22

学习手册：https://datawhaler.feishu.cn/docx/WirRd4oB5oMe2ixw1rxcTnHFnHh实践任务：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛https://challenge.xfyun.cn

m0_65095388·2023-08-01 10:19

Datawhale--AI夏令营学习笔记（一）--NLP方向

实践任务基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛https://challenge.xfyun.cn/topic/info?

Nobitaxi·2023-08-01 10:19

Datawhale--AI夏令营学习笔记（二）--NLP方向

在上一个笔记中，使用的是文本特征提取方法+传统机器学习算法进行文本分类任务，现在我将使用预训练模型Bert来处理该任务。

Nobitaxi·2023-08-01 10:19

Datawhale AI夏令营 - NLP实践：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——五天冲A榜

Author:净好阅前必读:看完一、二，你应该会清楚该比赛要完成两个任务：1.文本分类2.关键词总结，足够了解NLP的任务其实也可以不看这两部分，建议直接跳到三。

净好·2023-08-01 10:18

python 自动划分训练集和测试集

自动划分训练集和测试集前言代码总结前言在进行深度学习的模型训练时，我们通常需要将数据进行划分，划分成训练集和测试集，若数据集太大，数据划分花费的时间太多！！！

呆呆珝·2023-08-01 10:39

机器视觉

SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE初始化或MSRA（用于ReLU函数）批归一化欠拟合、过拟合与Dropout过拟合现象：得到的模型在训练集上的准确率很高

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

二维深度卷积网络模型下的轴承故障诊断

三种不同尺寸下的滚动体故障和一种正常状态2.模型（二维CNN）使用数据增强的方式：重叠切割（每个样本长度是1024）通过reshape的方式变形为二维的输入形式（32,32,1）3实验效果0HP数据集(训练集与测试集比例为

深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:09

用pytorch写一段代码：以西储大学CWRU轴承故障的振动信号数据库作为模型的训练集，故障类型标签包括：正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四类。

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader#加载CWRU轴承故障训练数据cwru_dataset=load_cwru_dataset()#将一维信号转换为二维灰度图defconvert_1d_to_2d(data):#...#将数据集中的一维信号转换为二维灰度图cwru_dataset=cwru_dataset

王元祺·2023-08-01 00:09

一维(1D)CNN模型下轴承故障诊断（Python，TensorFlow框架下，很容易改为其它模型，解压缩后可以直接运行，无需修改任何目录）

2.模型（1DCNN）使用数据增强的方式：重叠切割（每个样本长度是1024）3.效果0HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为100.00%C%1HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)

深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:08

数据挖掘项目：金融银行风控信用评分卡模型（下篇）

上篇文章链接数据挖掘项目：金融银行风控信用评分卡模型（上篇）首先在分箱之前分训练集和测试集。

Soda kun·2023-07-31 19:01

吴恩达学习笔记（四）

神经网络参数的反向传播算法第七十二课：代价函数神经网络是当下最强大的学习算法之一，那么在给定训练集时，如何为神经网络拟合参数？

带刺的小花_ea97·2023-07-31 19:28

基于卷积神经网络的手写数字识别

嵌牛导读】在深度学习领域，手写数字识别是一个较为基础的案例，笔者通过深度学习框架pytorch，使用卷积神经网络设计了一个基本的网络结构，使用MINST数据集作为实验数据集，训练了40个轮次，识别率（在训练集上的

Clearlovekui9·2023-07-31 17:53

模型调参原则及基本策略

文章目录炼丹总原则不同情况下的炼丹策略1.训练集效果很差2.训练集效果好、验证集效果差3.训练集效果好、验证集效果好、测试集效果差参考炼丹总原则图来自参考链接[1]首先对于所有的深度学习模型，我们都希望达到的最终目的

我是大黄同学呀·2023-07-31 15:21

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