文本分类训练集第38页

分类算法列一下有多少种？应用场景？分类算法介绍、常见分类算法优缺点、如何选择分类算法、分类算法评估

小葵向前冲·2023-07-31 10:29

zore-shot，迁移学习和多模态学习

概括来说，就是已知描述，对未知类别（未在训练集中出现的类别)进行推理。以下图为例简述：比方说我们有个1000分类的大模型，但这个模型从未训练过斑马，此时想基于大模型来识别斑马。

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:19

文本分类模型中的“蒸”功夫

本文首发于：行者AI2018年Bert的横空出世给自然语言处理带来了巨大的突破，Bert及其衍生模型在多个文本处理下游任务中达到了SOTA的结果。但是这样的提升是有一定代价的，其中之一就是计算量的大幅增长。BERT-base模型是由12层Transformer构成，模型有大约1亿参数参与运算，而效果更好的BERT-large由24层的Transformer组成，参数量甚至达到了3亿，巨大的参数量对

行者AI·2023-07-30 21:19

NLP（六十三）使用Baichuan-7b模型微调人物关系分类任务

笔者自己利用业余时间标注的样本数据有3881条，分布如下图：对上述数据集进行划分，训练集与测试集的比例为8:2，其中训练集3105条，测试集776条。在文章NLP（

山阴少年·2023-07-30 16:59

《机器学习》第一章习题

1.1表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间表1.1西瓜数据集样本空间各属性的取值：色泽：青绿、乌黑、*根蒂：蜷缩、稍蜷、*敲声：浊响、沉闷、*版本空间定义：学习过程是基于有限的训练集进行

谢艺俊·2023-07-30 15:43

【机器学习】Linear Regression

这两点将构成我们的数据或训练集。面积单位为1000平方英尺，价格单位为1000美元。Size(1000sqft)Price(1000sofdollars)1.03002.

CS_木成河·2023-07-30 12:50

yolov5训练前文件准备（训练自己的数据集）

放置我们的.xml文件）■images（放置图片文件）■ImageSets●Main（会在该文件夹内自动生成train.txt、val.txt、test.txt和trainval.txt四个文件，存放训练集

梦在黎明破晓时啊·2023-07-30 11:05

用一个例子说明白一个概念

数据与风控·2023-07-30 05:34

机器学习入门之特征工程

数据集数据集划分,训练集与测试集合fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVec

aaaak_·2023-07-30 05:59

官方教程Text_classification学习经验

github下载速度慢修改hosts文件后重启电脑，成功解决训练集与测试集在本项目中50000条影评被氛围等量的两份而且到达了平衡，即它们包含这相同数量的正面和负面影评。

sure_风雨与晴·2023-07-30 02:07

【Python机器学习】实验05 贝叶斯推理

文章目录朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1数据读取--文件获取，可视化2数据读取--训练集和测试集的划分3数据读取--准备好每个类别各自的数据4定义数据的均值和方差5定义概率密度函数6对于每个类别计算均值和方差

Want595·2023-07-29 22:20

详解mnist数据集进行手写数字识别-tensorflow入门

mnist数据集进行手写数字识别–tensorflow入门载入并准备好MNIST数据集查看训练集和测试集数据预处理将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型构建模型设置层编译模型损失函数优化器指标训练验证模型在模型训练期间

高小秋·2023-07-29 20:12

用R语言来进行ababoost模型的构建

它的核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

211统计课堂·2023-07-29 17:57

文本情感分类

使用文本情感分类来分析文本作者的情绪同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用建模步骤文本情感分类数据——读取数据——预处理数据（先根据文本的格式进行单词的切分，再利用torchtext.vocab.Vocab

Yif18·2023-07-29 14:44

图片生成--扰动旋转噪声

1.背景针对标准的CIFAR10训练集，通过旋转、比例调整、水平/垂直翻转、缩放、信道交换等多种类型的转换来增加图形（生成更多的图片）。这也是针对训练图片数据不足的情况下提升模型性能的一个方法。

MusicDancing·2023-07-29 14:30

VGG网络与中间层特征提取

其中训练集130W张，验证集5W张，测试集10W。数据加载及预处理：3.VGG网络3.1网络定义fromkeras.modelsimportSe

MusicDancing·2023-07-29 14:30

LeNet网络简介

其中训练集5W张，测试集1W张。数据加载及预处理：defload_and_proc_data():(X_train,y_train),(X_test,y_test)=ci

MusicDancing·2023-07-29 14:29

Retinaface 人脸检测及数据集介绍

人脸检测文章目录人脸检测前言1.先从官网下载图片数据集训练集验证集测试集2.从百度云下载注释数据3.相关数据集前言数据集官方网址：WIDERFACE:AFaceDetectionBenchmark本文所用的开源代码

工头阿乐·2023-07-29 13:59

逻辑斯特回归和SVM 对比

换句话说，如果参数C值较大，那么LogisticRegression和#LinearSVC将尽可能将训练集拟合到最好，而如果C值较小，那么模型更强调使系数向量#（w）接近于0。

六mo神剑·2023-07-29 04:35

机器学习：逻辑斯特回归算法

既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述：对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。

Twig程·2023-07-29 04:03

逻辑斯特回归

*分类是离散的，回归是连续的下载数据集train=True：下载训练集逻辑斯蒂函数保证输出值在0-1之间能够把实数值映射到0-1之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用

Yuerya.·2023-07-29 04:29

【NLP入门教程】十五、FastText保姆教程

当谈到处理文本数据时，快速和高效的文本分类是一项重要任务。FacebookAI研究院开发了一种名为FastText的简单而强大的文本分类工具。

晨星同行·2023-07-28 19:37

【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种常用的概率分类算法，尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，具有简单、高效和良好的可扩展性。

晨星同行·2023-07-28 19:37

【NLP实践】基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛

目录赛题介绍实践思路数据展示学习文档baseline机器学习使用预训练的BERT模型解决文本二分类问题赛题介绍基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛赛题地址:https://challenge.xfyun.cn

星辰之光.·2023-07-28 19:23

决策树——基础知识

基本概念聚类：根据信息相似原则将样本划分为若干个类分类:根据决策属性给样本区分归类训练集：一部分类别已知的样本数据(局部代替整体)用于建立预测模型，挖掘数据规律测试集：另一部分类别已知的样本数据用于评估模型预测能力

mxylulu·2023-07-28 16:50

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

将数据集保存在矩阵data中在APP页面找到NeuralNetFitting3.输入与目标均为data，Samplesare选择Matrixrows4.训练集和验证集的百分比可以自定义，一般默认三种算法

S0ybean·2023-07-28 14:32

看看ChatGPT的Embedding接口都完成哪些任务

调用Embedding接口完成文本分类前面博客介绍了如何调用ChatGPT的Embedding接口完成文本聚类任务，实现过程入下图所示：除了完成文本分类，调用Embedding接口还可完成聚类任务。

taoli-qiao·2023-07-28 13:32

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，

cv-player·2023-07-28 11:48

YOLO 划分数据集（训练集、验证集、测试集）

目录前言训练集、验证集（8:2）训练集、验证集、测试集（7:2:1）前言本博客是在我的另一篇博客VOC格式与YOLO格式的相互转换的基础上进行的，有需要可以参考以下代码亲测可以直接复制运行（以下所有的路径修改成自己对应的路径

夏木夕·2023-07-28 08:26

【梯度下降应用于波士顿房价预测（岭回归）】

我们从CMU统计学习数据集库中获取数据，并将其划分为训练集和测试集。

武帝为此·2023-07-28 06:11

【模型欠拟合与过拟合（正则化）】

欠拟合指模型过于简单，无法很好地拟合训练数据，导致在训练集和测试集上表现都较差；而过拟合指模型过于复杂，过度拟合训练数据，导致在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。

武帝为此·2023-07-28 06:10

[自然语言处理] 自然语言处理库spaCy使用指北

落痕的寒假·2023-07-28 05:54

Python实现逻辑回归与梯度下降策略

你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。

python机器学习学习笔记·2023-07-28 02:46

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn实现softmax在Fashion-MNIST数据集上进行训练和测试从loss，训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析一

番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

最近邻回归分类算法（样本距离，维度灾难，最优K值）

它的工作原理是，对于一个输入的未知样本，k-NN算法会在训练集中找到与其特征最接近的k个样本。

卢延吉·2023-07-28 00:38

分类算法 - adaboost

一、定义Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

dora_yip·2023-07-28 00:05

【NLP保姆级教程】手把手带你fastText文本分类(附代码)

本文首发于微信公众号：NewBeeNLP写在前面继续NLP保姆级教程系列，今天的教程是基于FAIR的BagofTricksforEfficientTextClassification[1]。也就是我们常说的fastText。最让人欣喜的这篇论文配套提供了fasttext工具包。这个工具包代码质量非常高，论文结果一键还原，目前已经是包装地非常专业了，这是fastText官网和其github代码库，以

kaiyuan_nlp·2023-07-27 20:31

什么是SVM算法？硬间隔和软间隔的分类问题

其余两个模型在这个训练集上表现堪

传智教育·2023-07-27 16:55

PyTorch示例——RNN文本分类-识别人名的国籍语言

PyTorch示例——RNN文本分类-识别人名的国籍语言版本信息导包数据集预览数据集处理构建模型RNN开始训练绘制曲线拿几条数据预测一下参考对参考的内容做了下优化、规范化的处理版本信息PyTorch:1.12.1Python

蒋含竹·2023-07-27 15:33

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测（Matlab代码实现）

该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。

然哥依旧·2023-07-27 12:45

移植matlab训练好的神经网络

train-images.idx3-ubyte');labels=loadMNISTLabels('minist_dataset/train-labels.idx1-ubyte');numTrain=100;%训练集

东城青年·2023-07-27 11:26

集成学习概述

训练时，使用训练集依次训练出这些弱学习器，对未知的样本进行预测时，使用这些弱学习器联合进行预测。集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测

加油吶·2023-07-27 11:51

文本预处理——文本数据分析

目录文本数据分析中文酒店评价语料获得训练集和验证集的标签数量分布获取训练集和验证集的句子长度分布获取训练集和验证集的正负样本长度散点分布获得训练集和验证集不同词汇总数统计获得训练集上正负的样本的高频形容词词云获得验证集上正负的样本的形容词词云文本数据分析中文酒店评价语料获得训练集和验证集的标签数量分布获取训练集和验证集的句子长度分布获取训练集和验证集的正负样本长度散点分布获得训练集和验证集不同词汇

醋酸洋红就是我·2023-07-27 09:46

【朴素贝叶斯实例】

朴素贝叶斯对新闻进行分类朴素贝叶斯算法是一种常用的文本分类方法，特别适用于自然语言处理任务，如新闻分类。

武帝为此·2023-07-27 08:34

吴恩达深度学习L1W2——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数

每个人都是孙笑川·2023-07-27 03:25

深度学习基础之回归问题与正则化——慕课学习笔记

回归和分类的区别和联系：●区别:分类:使用训练集推断输入x所对应的离散类别(如:+1,-1)。回归:使用训练集推断输入x所对应的输出值，为连续实数。

你今天学习了嘛·2023-07-27 03:24

集成学习——Boosting算法：Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别

它的工作机制如下：（1）用初始训练集训练出一个基学习器；（2）依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注；（3）用调整后的样本分布进行下一个基学习器；（4）重复

AIGC人工智残·2023-07-27 00:29

如何解决过拟合/欠拟合问题

文章目录1.什么是过拟合/欠拟合2.如何防止过拟合3.如何防止欠拟合1.什么是过拟合/欠拟合过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差；即模型的泛化能力差。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:51

【论文阅读22】Label prompt for multi-label text classification

Alan and fish·2023-07-26 22:14

实用随机森林 - 针对时间序列的 kaggle 技巧

Rita_曾小辰·2023-07-26 21:02

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