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文本分类训练集
【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】
摘要1.Flowers-102数据集解读2.数据预处理工作2.1导入工具包2.2数据增强策略(DataAugmentation)2.3数据读入2.3.1
训练集
与验证集读入2.3.2json文件读入3.模型的建立与训练
星未漾~
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2023-06-13 06:12
深度学习
pytorch
分类
深度学习
神经网络
Stacking堆叠增强学习算法
数据集划分
训练集
和测试集,首先用
训练集
训练多个模型器,然后将测试集送入模型器得到每个模型器的输出,将每个模型器的输出作为一个特征送入最终模型器里训练,训练目标为测试集真实值。
东城青年
·
2023-06-13 03:35
机器学习
增强学习
Stacking
机器学习
大模型微调踩坑记录 - 基于Alpaca-LLaMa+Lora
前言为了使用开放权重的LLM(大语言模型),基于自己的
训练集
,微调模型,会涉及到如下一些技术要点:配置运行环境下载、加载基础模型收集语料、微调训练检验训练效果在实施过程中,遇到不少困难,因此写下这篇文档
Anycall201
·
2023-06-13 02:57
问题记录
深度学习
自然语言处理
transformer
FastBup:计算机视觉大型图像数据集分析工具
0.简介官方github网址项目目的:当前大规模图像数据集一团糟,数据量巨大但质量堪忧,有时候
训练集
、验证集、测试集会有重复数据造成数据泄露。
阿航626
·
2023-06-13 01:00
计算机视觉
AI比赛与实战
计算机视觉
python
数据集预处理
相似图片
数据集分析
机器学习—支持向量机
data.tgz-包含本练习中所需要用的数据文件其中:ex5data1.mat-数据集示例1ex5data2.mat-数据集示例2ex5data3.mat-数据集示例3spamTrain.mat-垃圾邮件
训练集
chenyu128
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2023-06-13 00:33
支持向量机
机器学习
人工智能
深度学习pytorch实战五:基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类(5类)超详细代码
1.数据集简介2.模型相关知识3.split_data.py——
训练集
与测试集划分4.model.py——定义ResNet34网络模型5.train.py——加载数据集并训练,
训练集
计算损失值loss,
Studying 开龙wu
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2023-06-12 23:17
Pytorch深度学习实战练习
深度学习
pytorch
迁移学习
度学习pytorch实战六:ResNet50网络图像分类篇自建花数据集图像分类(5类)超详细代码
1.数据集简介、
训练集
与测试集划分2.模型相关知识3.model.py——定义ResNet50网络模型4.train.py——加载数据集并训练,
训练集
计算损失值loss,测试集计算accuracy,保存训练好的网络参数
Studying 开龙wu
·
2023-06-12 23:44
Pytorch深度学习实战练习
学习
pytorch
网络
鸢尾花数据集判别分析matlab代码
下面是一段使用Matlab进行鸢尾花数据集判别分析的示例代码:%导入数据loadfisheriris%将数据拆分为
训练集
和测试集X=meas;Y=species;rng(1);%设置随机数生成器的种子,
爆燃·火星
·
2023-06-12 22:20
机器学习
人工智能
EMNLP 2015 | PCNN实现远程监督在关系提取中的应用
通过PiecewiseMaxPolling的方法,提高了关系提取的准确率,采用多示例学习的方式从
训练集
中抽取取置信度高的训练样例训练模型减少数据标注错误。
LC震荡电路
·
2023-06-12 20:47
机器学习:银行信贷预测(简单学习)
本次案例使用的是pycharm编辑器1、导入相关的包#导入相关的包importpandasaspdimportnumpyasnp#导入预处理的库importsklearn.preprocessingaspre#
训练集
陈鸿林
·
2023-06-12 19:46
机器学习
学习
python
BERTweet: A Pretrained Language Model for English Tweets 论文解读
论文通过提出BERTweet模型,针对英文推特文本进行了预训练,并在推特
文本分类
任务中取得了显著的改进。通过优化推特文本的预处理和分割
旧言.
·
2023-06-12 16:17
语言模型
深度学习
人工智能
Linux、windows系统中nltk库安装详解
NLTK支持众多自然语言处理任务,例如
文本分类
、语法分析、词性标注、文本语料库处理等。
IT之一小佬
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2023-06-12 14:51
开发工具
python
开发语言
nltk
深度学习(Deep Learning)读书思考三:正则化
因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合,比较常用的技术包括:参数添加约束,例如L1、L2范数等
训练集
合扩充,例如添加噪声、数据变换等Dropout该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及常用参数选择
下一步
·
2023-06-12 09:18
读书笔记
深度学习
ML
深度学习
正则化
【深度学习】第一门课 神经网络和深度学习 Week 2 神经网络基础
实现神经网络需要用到一些重要的技术和技巧,比如怎样处理包含大量样本的
训练集
。在神经网络的计算中,还会有前向暂停、前向传播、反向暂停和反向传播等步骤,本周会对它们进行详细的介绍。
令夏二十三
·
2023-06-12 09:37
深度学习
神经网络
机器学习
清华青年AI自强作业hw3_2:前向传播和反向传播实战
前向传播和反向传播实战实现过程各层参数维度分析拟合结果相关链接一起学AI系列博客:目录索引前向传播和反向传播的公式理解化用于作业hw3_2中::用NN网络拟合小姐姐喜好分类完成前向传播、反向传播算法的Python实现完成课堂的网络模型搭建,并实现喜好分类
训练集
精度
来知晓
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2023-06-12 04:11
人工智能
机器学习
深度学习
TensorFlow数据增强——图像预处理
数据增强:当训练数据非常有限时,可以通过一些变换,从已有
训练集
去生成一些新的数据,来人工扩大
训练集
样本个数,从而获得更充足的
训练集
,使模型训练效果更好。
young974
·
2023-06-12 01:37
碳排放预测模型 | Python实现基于MLR多元线性回归的碳排放预测模型
然后,我们将数据分成
训练集
和测试集,使用
训练集
创建模型,使用测试集评估模型,最后使用模型预测未知值。环境准备这里是引用源码设计
算法之旅
·
2023-06-12 01:13
碳排放预测模型(CEPM)
python
线性回归
MLR多元线性回归
碳排放预测模型
AI数据标注工具Doccano
它提供了用户友好的界面,使用户能够轻松地标注文本、序列标注、
文本分类
和文本配对等任务。doccano支持多种标注格式,并且可以方便地与其他机器学习工具集成。
罗杰海贼团
·
2023-06-12 01:46
AIGC
Docker
自然语言处理
docker
容器
ai
自然语言处理
chatgpt
二、多变量线性回归
一些符号:m:
训练集
数量n:特征数目(输入维度):训练样本中的第i个向量:训练样本中的第i个向量中的第j个元素模型参数损失函数:梯度下降:其中假设函数:若规定X注意:一个特征未必就对应一个x。
asdfgjsrgdf
·
2023-06-12 00:27
谁说学生模型就得小?稀疏化DAN模型推理可提速600倍
实验表明,该模型在六个
文本分类
任务上保持了教师模型97%的表现,同时在CPU和G
PaperWeekly
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2023-06-11 23:23
机器学习
人工智能
深度学习
java
python
Python 模型训练:LSTM 时间序列销售额预测(训练、保存、调用)
LSTM(longshort-termmemory)长短期记忆网络,具体理论的就不一一叙述,直接开始流程一、数据导入二、数据归一化三、划分
训练集
、测试集四、划分标签和属性五、转换成LSTM输入格式六、设计
AcWare 学习笔记
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2023-06-11 20:04
小知识点
大数据应用
python
lstm
模型训练
神经网络 面试相关整理
给定一个模型输出yi′y_i'yi′和一个真实标签yiy_iyi,损失函数输出一个实值损失L=f(yi,yi′)L=f(y_i,y_i')L=f(yi,yi′)2)代价函数CostFunction通常是针对整个
训练集
yoyooyooo
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2023-06-11 19:03
算法整理
机器学习
神经网络
统计软件与数据分析Lesson15----梯度下降(Gradient Descent)过程可视化
1.2几个专业术语2.前期准备2.1加载包2.2定义模型2.3生成模拟数据2.4分割
训练集
验证集2.5原始数据可视化3.模型训练Step0:随机初始化待估参数Step1:计算模型预测值Step2:计算预测误差
shlay
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2023-06-11 16:08
统计软件与数据分析
深度学习
机器学习
梯度下降
K210图像检测&(1~8)数字卡片识别
不过也有些不足,可能是收集某个数字的
训练集
的时候,拍摄高度,不一致(因为是手拍),导致最终在同一高度下有个别数字,的识别可能低一点。
紫阡星影
·
2023-06-11 15:31
K210
单片机
嵌入式硬件
c语言
K210
可视化
训练集
与测试集数据分布(可直接运行)
直接附上代码,兄弟们修改这两行路径就可以test=pd.read_csv('D:\wangyong\Wang\kaggle\year/test.csv')train=pd.read_csv('D:\wangyong\Wang\kaggle\year/train.csv')这是完整源码importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandas
江大王吹吹
·
2023-06-11 11:53
python
开发语言
数据挖掘
数据科学在文本分析中的应用 :中英文 NLP(下)
本篇中,我们会重点介绍数据建模的原理和代码实现,其中包括emoji分析、情感分析、分词、词性词频分析、关键词分析、词云和主题模型
文本分类
。
OpenPie|拓数派
·
2023-06-11 10:43
Data
Science|拓数派
数据库
云原生
数据挖掘
yolo-v3看不懂?手撕代码逐行讲解,附带网盘完整代码实现
最重要的一层yolo层:三:初始化完所有有网络层后,开始处理数据四:开始训练五:损失六:完整代码网盘链接(附带
训练集
,和测试的demo)不多说一句话,直接开撕!!!
QTreeY123
·
2023-06-11 07:55
yolo
YOLO
神经网络
深度学习
计算机视觉
目标检测
机器学习:分类、回归、决策树
通常来说,不纯度越低,决策树对
训练集
的拟合越好。·不纯度基于节点来计算,树中的每个节点都会有一个不纯度,并且子节
今天会营业
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2023-06-11 04:19
追梦算法
机器学习
python神经网络数字识别算法_Python实现bp神经网络识别MNIST数据集
Python实现bp神经网络识别MNIST数据集”date:2018-06-18T14:01:49+08:00tags:[“”]categories:[“python”]前言训练时读入的是.mat格式的
训练集
weixin_39664431
·
2023-06-11 03:06
python基于深度学习的水果识别系统
介绍具体实现分为以下几个步骤:数据集准备:从互联网上采集水果图片,并将其划分成
训练集
、验证集和测试集,以便用来训练和测试模型。
沐知全栈开发
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2023-06-11 02:11
深度学习
人工智能
Robert+SimCLR+PGD实现
文本分类
在使用SimCLR思想结合对抗训练的思想最大程度提升模型
文本分类
的准确率方面,你可以尝试以下方法:对数据集进行增强,例如随机切割、随机旋转、随机缩放等,以增加模型的鲁棒性。
Dr.sky_
·
2023-06-10 21:52
文本分类
分类
机器学习
深度学习
对比学习+Prompt+FGSM实现
文本分类
本文主要是基于Robert的
文本分类
任务,在此基础上考虑融合对比学习、Prompt和对抗训练来提升模型的
文本分类
能力,我本地有SST-2数据集的train.txt、test.txt、dev.txt三个文件
Dr.sky_
·
2023-06-10 21:52
文本分类
学习
pytorch
人工智能
Robert+SimCLR+FGSM实现
文本分类
Robert
文本分类
基础上,我用的是GLUE的SST-2数据集,包含train.txt、test.txt、dev.txt三个文件,每个文件包含内容和标签两列。
Dr.sky_
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2023-06-10 21:22
文本分类
分类
深度学习
机器学习
对偶对比学习方法在
文本分类
任务中的应用
在
文本分类
任务中,DCL可以用于学习文本的表示,从而提高分类的准确性。具体来说,DCL使用两个对称的任务来学习文本的表示:正样本任务和负样本任务。在正样本任务
Dr.sky_
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2023-06-10 21:19
文本分类
学习方法
分类
机器学习
一种使用快速、简单有效的
文本分类
方法
问题及需求使用CNN,LSTM,Attentionbasedmodel建立一个
文本分类
深度模型固然很好很强大,但是实际情况是,数据集和模型同等重要,到哪里去搞质量好的打标签的训练样本在短时间内是一个问题
ad110fe9ec46
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2023-06-10 20:07
异常数据检测 | Python实现支持向量机(SVM)的异常数据检测
文章目录文章概述模型描述源码分享学习小结参考资料文章概述SVM通常应用于监督式学习,但OneClassSVM算法可用于将异常检测这样的无监督式学习,它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与
训练集
相似的正常值或不相似的异常值
算法之旅
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2023-06-10 20:49
异常数据检测
python
支持向量机
机器学习
异常数据检测
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。目标函数(ObjectFunction)定义为:最终需要优化的函数。
3e0a50393df8
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2023-06-10 20:58
ChatGPT让沟通更智能、更便捷
它可以用于各种语言任务,如对话生成、语言翻译、摘要生成、
文本分类
等。目前,它已
古德猫宁的干货
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2023-06-10 17:46
chatgpt
人工智能
机器学习复习(上)
欠拟合(underfitting)则指的是模型没有充分地学习训练数据中的模式和规律,因此在
训练集
和测试集上都表现
isxhyeah
·
2023-06-10 16:48
#
机器学习复习
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
机器学习算法系列(六)-- 朴素贝叶斯
机器学习算法系列之–朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于概率统计,特征条件独立假设的分类方法,是一种非常常用的机器学习算法;通常用于处理
文本分类
和情感分析等自然语言处理任务中。
不卷的三明治
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2023-06-10 13:08
机器学习
机器学习
算法
人工智能
朴素贝叶斯
贝叶斯
【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布
作者:京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、
文本分类
等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。
·
2023-06-10 10:36
python jieba分词教程_jieba中文分词的使用实例详解
中文
文本分类
不像英文
文本分类
一样只需要将单词一个个分开就可以了,中文
文本分类
需要将文字组成的词语分出来构成一个个向量。所以,需要分词。
weixin_39820136
·
2023-06-10 10:36
python
jieba分词教程
人工智能学习07--pytorch20--目标检测:COCO数据集介绍+pycocotools简单使用
自己去训练自己数据的话,只需要
训练集
和验证集测试就行,并不需要单独划分一
小金金金金鱼
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2023-06-10 09:02
pytorch
人工智能
目标检测
学习
6. 神经网络
6.1非线性假设假设有一个监督学习分类问题,
训练集
如图如果利用logistic回归来解决这个问题,我们可以构造一个包含很多非线性项的logistic回归函数。
秃头少女Emily
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2023-06-10 09:32
吴恩达机器学习(Andrew
Ng的公开课)
神经网络
深度学习
机器学习
《Python实战:中英文文献标题情感分析与可视化》
《Python实战:中英文文献标题情感分析与可视化》情感分析是对文本中蕴含的情感信息进行分析和判断的过程,常常用于
文本分类
、舆情分析、情感识别等领域。
uoiqu90093jgj
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2023-06-10 08:15
python
开发语言
大模型部署实战(一)——Ziya-LLaMA-13B
(封面图由文心一格生成)大模型部署实战(一)——Ziya-LLaMA-13BZiya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型,具备翻译,编程,
文本分类
,信息抽取
Chaos_Wang_
·
2023-06-10 06:35
自然语言处理
llama
chatgpt
aigc
自然语言处理
2 机器学习知识 Softmax回归 deep learning system
机器学习算法的三个主要部分Thehypothesisclass:模型结构lossfuction损失函数Anoptimizationmethod:在
训练集
上减小loss的方法多分类问题训练数据:x(i)∈
黄昏贩卖机
·
2023-06-10 04:59
deep
learning
system
机器学习
算法
python
机器学习基础
文章目录机器学习组成:模型、策略、优化开发机器学习应用程序的步骤模型的选择机器学习算法分类分类问题回归问题scikit-learn数据集获取小数据集获取大数据集模型检验-调优
训练集
与测试集k-折交叉验证超参数搜索
我是小水水啊
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2023-06-10 04:38
python
机器学习
人工智能
算法
机器学习_特征值的选择
VariancerThreshouldsklearn降维APIPCA(主成分分析)简介特征选择原因:冗余:部分特征的相关度高,容易消耗计算性能噪声:部分特征对预测结果有负影响.特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为
训练集
特征
我是小水水啊
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2023-06-10 04:38
python
机器学习
sklearn
python
sklearn上机笔记3:数据拆分的sklearn实现和决策树的生成
目录数据拆分的sklearn实现一、拆分为
训练集
与测试集1.简单交叉验证:数据一分为二,结果具有偶然性2.S折交叉验证和留一交叉验证二、将拆分与评价合并执行三、同时使用多个评价指标四、使用交叉验证后的模型进行预测
Suki百香果
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2023-06-10 03:39
SK-Learn学习笔记
sklearn
决策树
机器学习
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