文本分类训练集

02-梯度下降法实践

（一）梯度下降法最简步骤（二）BGD线性回归代码实现1.生成回归数据2.拆分训练集与测试集3.利用梯度下降法拟合直线y=wx+b（一）梯度下降法最简步骤求使得f(w)值最小的参数w初始化fort=1,2
Suki百香果·2023-06-10 03:39

鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）

AbaloneDataSet目录一、数据集探索性分析二、鲍鱼数据预处理1.对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量2.添加取值为1的特征3.计算鲍鱼的真实年龄4.筛选特征5.将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集三
Suki百香果·2023-06-10 03:35

利用决策树预测学生成绩等级

2.4对于当前处理过的数据集，划分训练集和测试集，并设置好随机种子等其他参数。3．训练得到的模型3.1决策树3.
极客范儿·2023-06-10 02:56

深度学习-第T9周——猫狗识别

深度学习-第T9周——猫狗识别深度学习-第T9周——猫狗识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入数据集2、查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1.1、设置图片格式1.2、划分训练集1.3、划分验证集
Prime's Blog·2023-06-10 01:47

深度学习-第T7周——咖啡豆识别

深度学习-第T7周——咖啡豆识别深度学习-第T7周——咖啡豆识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入数据集2、查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1、设置图片格式2、划分训练集3、划分验证集4、查看标签
Prime's Blog·2023-06-10 01:46

深度学习-第T8周——猫狗识别

深度学习-第T8周——猫狗识别深度学习-第T8周——猫狗识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入数据集2、查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1.1、设置图片格式1.2、划分训练集1.3、划分验证集
Prime's Blog·2023-06-10 01:46

深度学习-第T10周——数据增强

深度学习-第T10周——数据增强深度学习-第T10周——数据增强一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入数据集2、查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1.1、设置图片格式1.2、划分训练集1.3、划分验证集
Prime's Blog·2023-06-10 01:43

详解MNIST数据集下载、解析及显示的Python实现

ContentMNIST数据集基本介绍下载MNIST数据集到本地解析MNIST数据集显示MNIST数据集中训练集的前9张图片和标签随着图像处理、计算机视觉、机器学习，甚至深度学习的蓬勃发展，一个良好的数据集作为学习和测试相关算法非常重要
KRISNAT·2023-06-10 00:23

日撸java三百行day60

3.leave-one-out测试4.从举例子出发5.Debug代码day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器KNN分类器是监督学习算法，对于一个数据样本，通过KNN算法，计算这个数据样本到其他的训练集样本的距离
fulisha_la·2023-06-09 22:35

Semantic Drone Dataset（语义无人机数据集）使用方法

训练集包含400张公开可用的图像，测试集包含200张私有图像。该语义分割数据集包括20个种类：树、草、其他
开始学AI·2023-06-09 21:55

通过python进行nlp操作

现在NLP的应用大多都在机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
专职·2023-06-09 20:10

python数据分析与应用：使用scikit-learn构建模型分析 第六章实训（1,2）

2、掌握训练集、测试集划分的方法。3、掌握使用sklearm进行PCA降维的方法。4、掌握sklearn估计器的用法。5、掌握聚类模型的构建与评价方法。6、掌握分类模型的构建与评价方法。
小明爱學習·2023-06-09 20:08

python 中 任务 6.1 使用sklearn 转换器处理数据(划分训练集,测试集,PCA降维) 学习笔记1

代码6-1加载breast_cancer数据集代码6-2sklearn自带数据集内部消息获取6.1.2将数据集划分为训练集和测试集常用划分方式K折交叉验证法代码6-3使用train_test_split
数据闲逛人·2023-06-09 20:31

python数据分析与应用：第六章课后实训--应用sklearn分析竞标数据（全）

2、掌握训练集、测试集划分的方法。3、掌握使用sklearm进行PCA降维的方法。4、掌握sklearn估计器的用法。5、掌握聚类模型的构建与评价方法。6、掌握分类模型的构建与评价方法。
小明爱學習·2023-06-09 20:59

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

实验目的：通过实验，使学生掌握多项式NB文本分类方法。实验内容：文本分类是信息检索系统的关键技术，多项式NB文本分类算法是有监督的基于概率的学习方法，优势是速度快，精确率很高。
clown0004·2023-06-09 19:07

轴承故障诊断（一维时序信息结合二维图像实现故障诊断，python编程，十分类）

采集频率下数据的诊断）：十分类0文件夹装的是0HP下原始的数据（包含十种故障），如下图所示同理，1-3文件夹也是装的各种负载下的原始数据0HP装载的是经sign_cwtimg.py生成的小波图像，已经划分好训练集和测试集一维信号样本在生成小波图像的时候
深度学习的奋斗者·2023-06-09 19:20

chatgpt api调用方法指南

文章目录python调用chatgptapi的方法获取api可以调用的模型各种任务代码示例文本分类任务文本生成（补全）任务多轮对话任务机器翻译任务文本摘要任务信息抽取任务本文主要介绍使用python调用
dzysunshine·2023-06-09 18:38

卷积神经网络（CNN）模型训练代码

训练的时候在每一个epoch，将训练集的准确率、召回率和精度以及测试集的准确率、召回率和精度写到tensorboardX的log中。
learnrocks100·2023-06-09 16:10

机器学习实验五 AdaBoost

2.划分训练集和测试集，检查训练集和测试集的平均癌症发生率。3.配置模型，训练模型，模型预测，模型评估。（1）构建一棵最大深度为2的决策树弱学习器，训练、预测、评估。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验6 肿瘤预测与分析（神经网络）

2.划分训练集与测试集。3.建立BP模型，训练模型。4.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用Axes3D绘制3d散点图）。
shallen.·2023-06-09 14:14

燕山大学机器学习实验一：线性回归1——糖尿病情预测

二、基于线性回归对数据集进行分析3.查看数据集信息，从数据集中抽取训练集和测试集。4.建立线性回归模型，训练数据，评估模型。三、考察每个特征值与结果之间的关联性，观察得出最相关的特征5.考察每个特
shallen.·2023-06-09 14:06

深度学习之搭建LSTM模型预测股价

本期利用Google股价数据集，该数据集中GOOG_Stock_Price_Train.csv为训练集，GOOG_Stock_Price_Test.csv为测试集，里面有开盘价、最高股价、最低股价、收盘价
带我去滑雪·2023-06-09 11:38

一个简单的使用支持向量机（SVM）进行回归预测的Python代码示例，包含了源数据和注释

首先，我们导入了所需的库，包括numpy用于处理数据，train_test_split用于划分训练集和测试集，SVR用于构建SVM回归模型，以及mean_squared_error和r2_score用于评估模型性能
小白砍白菜·2023-06-09 11:33

零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测：baseline

为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、bra
FavoriteStar·2023-06-09 11:15

机器学习——聚类算法详解

聚类只需要人工指定相似度的标准和类别数就可以，而分类需要从训练集学习分类的方法2）主流聚类算法我们先对聚类算法做个了解，主流的聚类算法可以分成两类：划分聚类（PartitioningClus
肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-06-09 11:41

PyTorch实战7：咖啡豆识别--手动搭建VGG16

导入数据3.划分数据集二、手动搭建VGG-16模型1.搭建模型2.查看模型详情三、训练模型1.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测预测训练集中的某张照片
王者与CV·2023-06-09 11:48

泰坦尼克号生存预测分析

文章目录1.导入库2.引入机器学习的模型2.1逻辑回归模型2.2随机森林2.3支持向量机2.4K最近邻2.5决策树3.对数据处理3.1导入数据3.2处理训练集缺失值3.2.1查看维度3.2.2查看缺失的个数
心非行役·2023-06-09 10:19

用TensorFlow实现自编码器Autoencoders

欢迎关注我的微信公众号：CurryCoder的程序人生1.简介自编码器是一种特殊的神经网络模型，它可以从无标签的训练集中训练得到，是一种无监督学习算法。
CurryCoder·2023-06-09 09:08

深度学习训练营N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制NLP的功能：本周使用AGNews数据集进行文本分类。
Gapaus·2023-06-09 09:35

D基础_VOC2007 解析

,官网这里以常用的VOC2007数据集作为代表来讲解一下VOC数据集1.下载数据官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html训练集
一个人看小丸子·2023-06-09 08:17

Python3安装pyhanlp最佳解决方法

Hanlp支持多种自然语言处理任务，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、情感分析、文本分类等。
Steven灬·2023-06-09 08:46

贝叶斯分类-文本分类案例

如何从一条短信内容判断它是垃圾短信(Spam)的可能性？如何从一份邮件内容判断它是垃圾邮件(Spam)的可能性？假设已经有大量短信文本，并且已知每条短信是否垃圾短信。那么再给出一条新短信文本，如何根据已有短信信息对这条新短信做出判断？一、构造词汇表'''演示如何构造词汇表分词工具：jieba分词，ltp分词，ir分词'''importnumpyasnp#模拟训练数据defloadDataSet()
伪_装·2023-06-09 06:40

大语言模型（LLM）及使用方法

大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
FL17171314·2023-06-09 04:29

Kaggle入门题目（House Prices）完整刷题流程

目录前言分析题目分析数据集分析数据分析数据预处理缺失值处理及哑变量处理划分X，Y及训练集和测试集模型选择与训练模型评价对测试集进行预测并提交结语前言最近刚参加了泰迪杯比赛（没错，又参加了一次，因为对去年的成绩不是很满意
数据艺术家.·2023-06-09 04:25

差值结构的内在连通性

(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5张二值化的图片组成，让A中有6个1，B中全是0，让差值结构的5行1的数量为1，1，1，1，2；3列1的数量为
黑榆·2023-06-09 04:51

差值结构的内部对称性

(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B全是1，让A的5行分别有3，2，2，1，1个1，随机排列组合A，统计迭代次数并排序。
黑榆·2023-06-09 04:50

通过自由度比较迭代次数

(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5张二值化的图片组成，让A中有7个1，B中全是0，让A的5行1的数量为1，1，1，2，2；让A的3列1的数量为
黑榆·2023-06-09 04:50

目前碰到的数据集以及读取方式

是一个二分类的神经网络，就是判断是猫不是猫的一个功能，这个应该是老师自己做的一个数据集，在文件夹中的显示如下：以下是老师的程序中给的参考代码：defload_data():"""加载数据集:return:训练集
minastinis of king·2023-06-09 03:01

无需OpenAI API Key，构建个人化知识库的终极指南

大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。所以，LLM就是AI模型
Liu_Shihao·2023-06-09 01:06

Yolov5s算法从训练到部署

文章目录PyTorchGPU环境搭建查看显卡CUDA版本Anaconda安装PyTorch环境安装PyCharm中验证训练算法模型克隆Yolov5代码工程制作数据集划分训练集、验证集修改工程相关文件配置预训练权重文件配置数据文件配置模型文件配置超参数配置测试训练出来的算法模型量化转换算法模型
small_planet·2023-06-08 22:51

Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)

任务目标：在使用FGSM/PGD来训练Bert模型进行文本分类，其实现原理可以简单概括为以下几个步骤：对原始文本每个词转换为对应的嵌入向量。将每个嵌入向量与一个小的扰动向量相加，从而生成对抗样本。
Dr.sky_·2023-06-08 22:43

吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记--05 Inferring

05Inferring本节主要介绍inferring（文本推理）任务，可以视为对输入文本的理解和分析任务，包含文本分类、理解情感等。
Isawany·2023-06-08 17:42

【笔记】【YOLO学习】YOLOV5环境配置与代码运行问题

训练集、测试集、验证集的区别训练集、测试集和验证集都是在机器学习中用于评估和调整模型的数据集，它们的主要区别在于它们在机器学习的不同阶段使用。
__Witheart__·2023-06-08 14:18

NLP实战：中文文本分类-Pytorch实现

目录一、准备工作1.任务说明2.加载数据二、数据预处理1.构建词典2.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型3.定义训练与评估函数四、训练模型1.拆分数据集并运行模型顺便测试指定数据五、总结本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●根据文本内容（第1列）预测文本标签（第2列）●尝试根据第一周的内容独立实现，尽可能的不看本
牛大了2023·2023-06-08 14:08

03-GBDT

回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。
kang_james·2023-06-08 12:29

人工智能课程笔记：自然语言处理与循环神经网络

文章目录1.语言处理技术1.1.自然语言处理概述1.2.自然语言处理的研究内容1.3.自然语言处理的应用2.词向量学习2.1.与词向量有关的基本概念2.2.CNN文本分类模型3.循环神经网络3.1.基础的循环神经网络
北岛寒沫·2023-06-08 10:17

【yolov5 安装教程】（入门篇）避免踩雷保姆级教程 在m1芯片下 使用yolov5本地训练自己的数据集 ——mac m1

TensorFlow3.安装pytorch4.pyqt5安装5.安装labelimg6.下载yolov57.pycharm安装三、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片四、划分数据集以及配置文件修改1.划分训练集
橙子了吗·2023-06-08 05:50

【python】Retinaface人脸检测与关键点定位识别数据集标注制作python

4.下面代码将xml文件转换为Retinaface训练集的label.txt。5.也可以应用于工业特征点检测识别中。fromxml.dom.minidomimportparseimportxml.d
路-路-路·2023-06-08 04:09

pytorch实现图像分类任务-手写数字识别（一）

Pytorch手写数字识别Minst数据集介绍Size:28×28灰度手写数字图像Num:训练集60000和测试集10000，一共70000张图片Classes:0，1，2，3，4，5，6，7，8，9一共包含四个文件夹
程序小旭·2023-06-08 02:26

新时代人民日报分词语料库(NEPD)向学术界免费开放(转载)

语料库是由人工或机器标注好的真实语言材料组成的数据集，是开展与自然语言有关研究的有效工具和手段，在当前同时也是人工智能算法的训练集，直接决定了机器学习的运算效果。
上海添力·2023-06-08 01:48
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