文本分类训练集

CNN文本分类实现文本分类案例解析（附实例源码）

前言实现步骤1.导入所需的库和模块：2.设置随机种子：3.定义模型超参数：4.加载数据集：5.对文本进行填充和截断：6.构建模型：7.编译模型：8.训练模型：9.评估模型：完整代码CNN（卷积神经网络）在文本分类任务中具有良好的特征提取能力
旧言.·2023-06-08 01:02

多分类问题练习

在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传：ex3data1.mat-手写数字训练集在整个练习中，涉及如下的必做作业：实现逻辑回归向量化----(40分)训练一对多的多分类器----(40分)使用多分类器进行预测
混子王江江·2023-06-08 00:38

文本分类系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络

一、介绍文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面
　子午·2023-06-07 23:05

精通数据科学笔记 生成式模型

朴素贝叶斯：假设特征是条件独立，可用于文本分类，常作为原子模型与其他模型联结(connectionism)判别式分析：假设特征类别已知的条件下服从正态分布，允许自变量之间有相关关系，只能处理连续型变量，
techfei·2023-06-07 20:20

头歌机器学习---决策树

但不管是使用哪种构建算法，决策树的构建过程通常都是一个递归选择最优特征，并根据特征对训练集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建
liuyizeliuyize·2023-06-07 16:05

头歌机器学习---sklearn中的kNN算法

train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据
liuyizeliuyize·2023-06-07 16:04

时间序列分析与异常检测：使用RNN监测Nginx访问量

本项目的整体思路2、数据介绍2.1、数据来源和类型2.2、数据集特征和统计描述2.3、问题定义和目标3、数据预处理3.1、数据清洗3.2、绘制图像3.3、特征工程（如滞后变量、滑动窗口等）3.4、数据集分割（训练集
无敌小怪兽_Zz·2023-06-07 14:21

人工智能之机器学习

1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类
Kali与编程～·2023-06-07 14:54

人工智能之深度学习

1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类
Kali与编程～·2023-06-07 14:54

自然语言处理

1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类
Kali与编程～·2023-06-07 14:54

学习记录：BRATS 2021数据集介绍

其中训练集有1251例、验证集219例、测试集530例，每例MRI
小跑遨游宇宙·2023-06-07 14:53

基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）

基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）文章目录基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）一、前言二、准备工作1、导入依赖项和数据集2、数据预处理3、可视化训练集中的图像样本三
-北天-·2023-06-07 14:50

最新可行 ImageNet2012的验证集val数据分为1000类 及对应txt标签文件

Iamge2012下载解压后发现训练集有对应1000类及文件，而验证集只有50000张凌乱的图片，听说能用.sh文件自动分类但我也没有找到这个文件，并且.sh是Linux的指令，我的windows是不行滴
汤米尼克·2023-06-07 13:23

【AI实战】大语言模型（LLM）有多强？还需要做传统NLP任务吗（分词、词性标注、NER、情感分类、知识图谱、多伦对话管理等）

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。来
szZack·2023-06-07 11:18

朴素贝叶斯算法的介绍

它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。朴素贝叶斯算法的基本思想是基于训练数据中的特征和标签之间的概率关系，通过计算后验概率来进行分类预测。
Better Me·2023-06-07 11:35

SVM算法的介绍

其余两个模型在这个训练集上表现堪称完美。但是它们的决策边界与实例过于接近，导
Better Me·2023-06-07 11:35

机器学习之LASSO，岭回归

回归算法文章参考1.线性回归假设有数据有其中：其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。
甚也不会·2023-06-07 10:11

基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别——自主构建CNN模型、轻量化改造设计lenet、alexnet、vgg16、vgg19和mobilenet共六种CNN模型实验对比分析

训练集-测试集详情如下：TotalTrainNumber:67692TotalTestNumber:22688各类别详情如下：训练集{
Together_CZ·2023-06-07 07:00

python实现中文文本分类(一）jieba分词

中文文本分类的步骤：1.预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。2.中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。
野生胡萝卜·2023-06-07 00:59

AI实战营第二期——第一次作业：基于RTMPose的耳朵穴位关键点检测

任务Labelme标注关键点检测数据集（子豪兄已经帮你完成了）划分训练集和测试集（子豪兄已经帮你完成了）Labelme标注转MSCOCO格式
AI浩·2023-06-06 23:57

YOLOv5-CSGO深度学习图像识别自动瞄准技术用到的各个技术简述，着重分析使用的库和函数，如何实现鼠标调用，屏幕截取，制作训练集

0x00方案概述，技术栈深度学习训练模型：YOLOv5框架图像识别：OpenCV编程语言：pythonIDE：Pycharm运行环境：Pytorch+CUDA+Anaconda这篇博客我不会特别具体的讲操作流程，更注重用到的一些函数和库之类的实现方法大概是：实时截取屏幕，然后通过比对模型来识别截取图片上的CT，T阵营人物。然后获取坐标，传给我们自己写的函数，然后调用操控鼠标的库，实现开枪。0x01
LiujiaHuan13·2023-06-06 23:36

模型训练的常规套路

trainmake_grid_韩式春秋的博客-CSDN博客(39条消息)Pytorch带你一行一行分析训练脚本_len(train_loader)_Rosinante.的博客-CSDN博客1.数据集处理部分训练集在送入网络前
我爱charming你·2023-06-06 22:14

文本识别分类系统，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

一、介绍文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面
·2023-06-06 22:01

2023/6/4周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、使用GNN进行文本分类3、INDUCT-GCN4、实验准备5、实验结果深度学习1、时空图的种类2、图在环境中的应用3、STGNN总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇
白小李·2023-06-06 21:54

【Python数学建模】nba预测，基于退役球员数据预测现役球员入选名人堂的可能性

以退役的nba球员数据和作为训练集来进行模型拟合，来预测现役球员中，谁进入名人堂的可能性更高。本模型最后产出为现役球员在当前的统计数据下入选名人堂的分数。
moyuweiqing·2023-06-06 21:03

生信步骤|EffectorP批量预测病原物效应子

EffectorP软件利用机器学习原理，通过事先收集已知的效应子制备训练集，从而实现病原真菌和卵菌的效应子预测[1]。
学术程稻属·2023-05-15 12:00

论文阅读：An Efficient Video Coding System with An Adaptive Overfitted Multi-Scale Attention Network

仅使用当前的编码视频流作为训练集，MSAN即可轻松获得强大的恢复功能。训练后，将学习到的MSAN参数作为编码比特流的一部分传输到解码器。在解码器端，加载了传输参数的MSAN可以非常精心
青吟乐·2023-04-21 21:16

Fasttext

BagofTricksforEfficientTextClassification对于高效率文本分类的一些技巧一、论文概览：Abstract本文提出了一种简单并且高效的文本分类模型，我们模型的效果和其他深度学习模型相当
Wo0_0aa7·2023-04-21 19:32

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务文章目录朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务一、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐
Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

基于tensorflow的minst手写体数字识别

MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28*28像
Hjw_52·2023-04-21 16:11

python | 傻瓜式一键搭建图片验证码识别接口

对于没有经验的小伙伴来说，还是比较麻烦的，而且如果训练集处理的不好，识别率会非常低，所以上一篇文章可以作为学习参考，使用的话，我个人觉得本篇文章比较适合入手。
小小白ovo·2023-04-21 15:02

生成pyg构建数据的train_mask, val_mask和test_mask

首先生成训练集、验证集和测试集的id代码：sample_number=len(y)#y就是label的长度#这些id也可以通过随机的方式生成train_idx=range(int(0.7*sample_number
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-21 14:41

词袋模型(新闻文本分类)

我们要用词袋模型进行文本分类，训练模型大致可以分为两步：第一步，用TF-IDF表示文本特征；第二步，把TF-IDF值和标签值送入分类模型训练。
MGK_Tracy·2023-04-21 14:18

正向最大匹配算法（中文分词）

如下：二、使用北大训练集实现正向最大匹配1、数据集（从中选取北大的训练集
nlp炼丹师·2023-04-21 13:41

神经网络总结

第一层的单元数即我们训练集的特征数量。最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。
她和她的喵真好看·2023-04-21 11:46

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。
·2023-04-21 11:24

线性回归与梯度下降

波士顿房价我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量代表目标变量/输出变量代表训练集中的实例代表第个观察实例代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis
handsomemao666·2023-04-21 10:02

2.1-单变量线性回归-模型表示

首先，我们提前有一个数据集，这个数据集也被称为训练集(TrainingSet)。image我们在图上表示出这些点，用一条直线去拟合这些点。当然，它有
吾儿滨滨·2023-04-21 06:17

深度学习技巧应用7-K折交叉验证的实践操作

K折交叉验证是一种机器学习中常用的模型验证和选择方式，它可以将数据集分为K个互斥的子集，其中K-1个子集作为训练集，剩下1个子集作为验证集，重复K次，每次使用不同的验证集，最终平均所有结果作为模型的性能度量
微学AI·2023-04-21 04:26

D.8零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性
汀、人工智能·2023-04-20 19:04

XLNet Fine-Tuning Tutorial with PyTorch

前言在本教程中，我将向您展示如何使用huggingfacePyTorch库对预先训练好的XLNet模型进行调整，以快速生成用于文本分类的分类器。
学人工智能的皮皮虾·2023-04-20 17:45

IMDB数据集分类，使用EDA数据增强+CNN+LSTM

IMDB数据集文本分类的流程大致分为数据预处理、数据增强、模型训练、模型优化与评估以及模型应用等几个部分。
独为我唱·2023-04-20 12:33

线性回归、Arima和LSTM做单特征预测

（2）划分训练集和测试集X_train,X_test，y_train,y_test对训练集进行fit
独为我唱·2023-04-20 12:33

第二章 模型评估与选择

而误差又可分为训练误差（经验误差）：在训练集上产生的误差和泛化误差：在测试集上产生的误差。机器学习的目的是尽力减
康君爱上了蕊酱·2023-04-20 10:29

计算图像相似度——《Python也可以》之一

关于《Python也可以》系列：这是我打算把这几年里做的一些实验和代码写出来，涉及的面比较广，也比较杂，可能会有图像处理、检索等方面的内容，也会有中文分词、文本分类、拼音、纠错等内容。毫不掩饰地说
赖勇浩·2023-04-20 10:31

集成方法-Boosting

1、Boosting的基本思想开始时，为了使他们被选做训练集的可能性都一样，给所有的样本都赋予相同的权值1/N。根据训练样本的抽样分布来抽取样本，得到新的样本集。由抽取到的样本集
Amica·2023-04-20 07:15

python中中将数据集打乱_在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

补充知识：Keras中shuffle和validation_split的顺序模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集这里有个陷阱是
Xana Hopper·2023-04-20 06:38

【youcans的深度学习 08】PyTorch 数据加载和转换

youcans的深度学习08】PyTorch数据加载和转换1.机器学习中的数据集2.PyTorch图像分类数据集和自然语言数据集2.1Torchvision中的图像分类数据集2.2Torchtext中的文本分类数据集
youcans_·2023-04-20 05:52

TensorFlow神经网络模型，创建一个完整的MLP神经网络模型

创建训练集#!
轻览月·2023-04-20 04:11

机器学习安全问题及其防御技术概述

一、机器学习安全性问题1、机器学习安全性问题分类按攻击对分类器对影响分为诱发型攻击（影响训练集）和探索型攻击（不影响训练集）。按攻击造成对安全损害将其分为完整性攻击，可用性攻击和隐私窃取攻击。
小菜变大菜·2023-04-20 03:31
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