文本分类训练集第4页

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.

qq_20984273·2024-02-04 06:41

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。语音识别：将语音信号转换为文本，例如将语音命令转换为文字指令。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

NLP实践-文本分类（docker踩坑记录）

前述本篇记录来源于datawhale组织的组队学习活动，内容是中文预测训练模型泛化能力挑战赛，该比赛采用docker镜像的提交方式，提交打包好的代码镜像来运行得出预测结果。这次学习从学习怎么下载安装docker，还有docker的使用方式开始，满满的都是坑~一、WindowsDocker的安装对于Windows10家庭版系统，第一步需要确认windows10的版本，是否为2004或者更高版本。可以

撸猫摸鱼选手·2024-02-03 19:58

PyTrch深度学习简明实战33 - Transformer特征提取实现文本分类

importtorchimporttorchtext#pipinstalltorchdataimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utilsimportdatafromtorch.nnimportTransformerEncoder,TransformerEncoderLayer#处理文本的思路

薛东弗斯·2024-02-03 17:03

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

由气相直接数值模拟(CP-DNS)得到的结果提取的统计数据作为神经网络的训练集，并将得到的智能体作为预测喷雾燃烧条件标量耗散率的大涡模拟下的亚格子模型。

charryzzz·2024-02-03 17:38

[每周一更]-(第86期)：NLP-实战操作-文本分类

NLP文本分类的应用场景医疗领域-病历自动摘要：应用：利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要，以帮助医生更快速地了解患者的状况。

ifanatic·2024-02-03 14:36

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级

派大星先生c·2024-02-03 13:37

决策树知识点

Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程（1）.首先构建根节点，将所有训练数据都放在根节点；（2）.选择一个最优特征，按照这一特征将训练集分割成子集

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

网络流数据集处理（深度学习数据处理基础）

（数据预处理）然后将这些文件处理成目标文件格式再分割成训练集和测试集。每次运行只会处理一个文件夹。运行train.py导入训练集训练模型，训练完之后进行保存模型参数。

Yorelee.·2024-02-03 06:58

卷积神经网络

领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2

冉然_7236·2024-02-02 19:15

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。

子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为

Maann·2024-02-02 09:42

机器学习系列4-特征工程

hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1

喜乐00·2024-02-02 07:36

Python机器学习：一文讲透机器学习中的验证集法

验证集法又被称为“留出法”，基本思路是将样本数据集划分为两个互斥的集合：训练集和测试集。其中训练集占比一般为2/3~4/5，常用70%；测试集占比一般为1/5~1/3，常用30%。

数据科学作家·2024-02-02 06:00

聚类(Clustering)理论

在一个典型的监督学习中我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，我们有一系列标签并且我们需要据此拟合一个假设

时间邮递员·2024-02-01 13:14

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

为了解决RL方法带来的上述挑战，提出了几种计算上轻量级的替代方案，在这些替代方案中，两个突出的范例包括对比学习和Hindsight指令重新标记（HIR），然而，无奖励微调容易受到训练集中包含的偏好注释响应对的嘈杂数据或不正确标签的影响

Ly大可爱·2024-02-01 11:53

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结

大雄的学习人生·2024-02-01 10:02

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：

西部小笼包·2024-01-31 23:33

【NLP】使用Transformer模型进行文本分类

作者|EricFillion编译|VK来源|TowardsDataScience文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。

风度78·2024-01-31 19:12

Fisher线性判别分析

该方法思想比较简单：给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。

Sanchez·J·2024-01-31 18:39

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计。比如我现在有一组数据有一万篇文章，这些文章中所有的词出现的次数进行统计，将所有不重复的词统计出来counter=Counter()withopen('./data/train.txt',encod

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传8、压缩版本网络模型classModel(tf.keras.Model):def__init__(self,params):super().__init__()self.embedding=tf.Variable(np.load('./voc

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:40

PyTorch学习笔记1

importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集

zt_d918·2024-01-30 23:45

网络信息检索（九）文本分类与文本聚类

文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means一、文本分类和聚类概述

Ordinary_yfz·2024-01-30 22:22

跑模型GPU加速没搞定？没关系，只要你量不太大，试试CPU加速也不错！

我的训练集其实并不大，最原始的代码是用tensorflow==

Mike_Leigh·2024-01-30 14:25

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'

上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

自然语言处理（NLP）技术使用

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 10:10

PaddleNLP的简单使用

它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。PaddleNLP有统一的应用范式：通过paddlenlp.Taskflow调用，简捷易用。

J_bean·2024-01-30 10:06

TextCNN的复现

pyroch的基本训练过程：加载训练集–

零戚·2024-01-30 09:47

LSTM进行情感分析

pyroch的基本训练过程：加载训练集–构建模型–模型训练–模型评价首先，是要对数据集进行加载，在对数据集

零戚·2024-01-30 09:12

python+keras如何自行简单搭建一个神经网路实现水果分类识别

随后，我们按照7:3的比例将图像分割为训练集和测试集，并对每张图片及其类别进行编码处理。然后，我们使用keras框架搭建神经网络进行训练，以实现对水果的自动识别。最后也有相关的指标分析。

deleteeee·2024-01-30 08:24

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。

deleteeee·2024-01-30 08:23

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战1.什么是贝叶斯2.什么是朴素贝叶斯3.如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数

沪上小乔·2024-01-30 08:49

朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型简介

朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，在文本分类中，由于它出奇的简单实现和令人惊讶的表现，因此实际应用中，它都值得是第一个尝试的基准模型。本文接下来将从文本分类这个具体应用中介绍朴素贝叶斯模型。

Carl-Xie·2024-01-30 08:44

血细胞分类项目

血细胞分类项目数据集：血细胞分类数据集数据处理dataset.py网络net.py训练train.py拿训练集的几张图进行预测数据集：血细胞分类数据集https://aistudio.baidu.com

湘溶溶·2024-01-30 07:39

[机器学习]KNN——K邻近算法实现

里的数据集，iris鸢尾花fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#切分数据集为训练集和测试集

不知迷踪·2024-01-30 07:37

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul

最近在用BERT训练文本分类，报错RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasLtMatmul，百度一下都是

烫烫烫专家·2024-01-30 07:21

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

1.数据集介绍通过摄像头采集吸烟行为，共采集1812张图片进行标注，按照8:1:1进行训练集、验证集、测试集随机区分。细节图如下：1.1数据集划分通过split_train_va

AI小怪兽·2024-01-30 06:09

使用程序设计流程图解析并建立神经网络(不依赖深度学习library）

Takeinputs输入#(2)Addbias(ifrequired)#(3)Assignrandomweightstoinputfeatures随机一个权重#(4)Runthecodefortraining.训练集训练

取名真难.·2024-01-30 06:27

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。

深度神经质患者·2024-01-29 21:53

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

基于BERT的文本分类——附-简单的示例代码

BERT通过在大规模文本语料上进行预训练，学习了深层次的语言表示，然后可以通过微调用于各种下游任务，包括文本分类。文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它涉及将文本分为不同的类别或标签。

技术宅学长·2024-01-29 18:54

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

此后，人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题，例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得

2301_76571514·2024-01-29 14:25

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

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