文本分类训练集

ndarray如何取元素_Numpy之访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素

通常，在机器学习中，你需要使用切片拆分数据，例如将数据集拆分为训练集、交叉验证集和测试集。我们首先将了解如何通过索引访问或修改ndarray中的元素。可以在方括号[]中添加索引
weixin_39842271·2023-04-20 01:19

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（单向LSTM，附完整代码和数据集）

本教程绝对保真，先看一下模型在训练集和测试
机器不学习我学习·2023-04-19 22:04

刘二大人《Pytorch深度学习实践》第八讲加载数据集

文章目录Epoch、Batch-Size、IterationsDataset、DataLoader课上代码torchvision中数据集的加载Epoch、Batch-Size、Iterations1、所有的训练集进行了一次前向和反向传播
根本学不会的Kkkkk·2023-04-19 20:25

多项式回归，方差和偏差

数据可视化首先，按照之前介绍，将数据集分为以下三个部分：训练集，用来训练模型的数据，用,表示。交
此间不留白·2023-04-19 18:36

bp神经网络时间序列预测,bp神经网络有几个阶段

具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向
阳阳2013哈哈·2023-04-19 18:55

一份最新的、全面的NLP文本分类综述

AComprehensiveReview（ComputerScience,Mathematics-ArXiv）2020Link：https://arxiv.org/pdf/2004.03705.pdf这是一份最新的、全面的NLP文本分类综述
科技州与数据州·2023-04-19 17:22

基于词嵌入的逻辑回归文本分类

简述逻辑回归(LogisticRegression)原理，并用torch实现逻辑回归文本分类，原始数据一共有100条句子，每个样本是一条句子，每个句子有50个单词，每个单词用长为50的词向量表示。
高山莫衣·2023-04-19 11:31

基于线性支持向量机的词嵌入文本分类torch案例

一、前言简介线性支持向量机,并使用线性支持向量机实现文本分类,输入文本通过词嵌入方法转换成浮点张量,给出torch案例线性支持向量机（LinearSupportVectorMachine，简称LinearSVM
高山莫衣·2023-04-19 11:31

Lightgcn代码整体流程详解

每个epoch里，设置一个batchsize，将训练集分为Ite
怼怼是酷盖·2023-04-19 11:59

【NLP从零入门】预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

如今NLP可以说是预训练模型的时代，希望借此抛砖引玉，能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。
不要辣椒不要酱·2023-04-19 08:42

第二章 模型评估与选择

更一般情况，称实际输出与真实输出的差异为误差，在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在测试时预测的误差称为泛化误差。当然我们希望得到误差最小，也即精度最大的模型。
犁笔骢霞·2023-04-19 08:43

（新手向）在matlab中运用SMOTE和前馈神经网络对wilt(枯萎)数据集进行机器学习

（2021年5月）一.概述近日，有位同学因为搞不懂matlab中的神经网络来问我怎么做，我说你把数据集发来给我看看，我稍微一看好像没啥毛病，他跟我说是UCI上面找的一个wilt数据集，而且已经划分好了训练集和测试集
XINFINFZ·2023-04-19 07:20

Kaggle自然语言处理入门之推特灾难文本分类

前言第一次处理文本的时候还是做毕业论文时，那个时候什么也不懂，为了方便，用EXCEl进行了文本的预处理，然后用在线词云进行了画图和分词，导出的结果用ROST-CM做了情感分析和社会网络分析，最后用Gephi做了一个图，留下了不小的遗憾，好像非计算机专业的我就是入不了这个门。所以在Kaggle入门的路上看见NLP相关的东西总是有点忐忑，但是好奇心还是驱使我点开了这个数据集，这也成了我Kaggle入门
XINFINFZ·2023-04-19 07:49

如何在LSTM/RNN中加入Attention机制

Pytorch-LSTM+Attention文本分类https://blog.csdn.net/qq_34838643/article/details/110200332Whatisattentionmechanism
AlphaFinance·2023-04-19 03:04

学习曲线和验证曲线

学习曲线和验证曲线文章目录学习曲线和验证曲线学习曲线验证曲线误差曲线偏差、方差与模型复杂度的关系学习曲线学习曲线是在训练集大小不同时，通过绘制模型训练集和交叉验证集上的准确率来观察模型在新数据上的表现，
迷路爸爸180·2023-04-19 03:09

用重合图片去计算网络的峰值分类准确率

训练集用mnist的0，1，2，3的前10张图片，做3个二分类网络(0，1)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，2)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，3)---4*30*2
黑榆·2023-04-19 01:31

数值分布的连通性对迭代次数的影响

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)做一个网络让输入只有3个节点，每个训练集里有3张图片，让B的训练集全为0，A中有3个1,排列组合A，观察迭代次数平均值顺序的变化。
黑榆·2023-04-19 01:31

把多列的迭代次数问题化简为单列问题

前已有实验表明，当训练集只有一列的时候，收敛迭代次数与训练集分布的标准差成反比。分布越均匀迭代次数越大。如果可以把多列问题化简为单列问题，比较迭代次数的大小顺序就会变得很简单。
黑榆·2023-04-19 01:30

第二章 模型评估与选择

学习器的实际预测输出与样本实际输出之间的差异就称为“误差”，于训练集就是
尘濯·2023-04-19 00:45

【Chatgpt4 教学】 NLP（自然语言处理）第十课NLP文本分类应用和卷积神经网络（CNN）

》（1）---------------------------------------------------------------------------------------作业1：请列举三个文本分类的应用场景
醉醉大笨牛·2023-04-18 23:36

单变量线性回归

回归问题通俗说就是学习算法通过学习训练集得到假设函数，用来预测，估计。而对于单变量的线性回归，他的假设函数是一种线性的方程。h（x）=a+bx，学习算法就是通过找到合适的a，b的值，最终得到假设函数。
Demons_hacker·2023-04-18 21:24

联邦学习概述：（横向联邦学习）

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多方通过本地训练集按照指定算法（聚合策略）构建模型联邦学习的无数据交换特性是一个天然的隐私保护特性横向联邦学习中的聚合策略参与方将梯度信息发送给服务器，服务器将收到的梯度信息进行聚合
白兔1205·2023-04-18 19:32

自然语言处理NLP-计算机视觉CV-机器学习-深度学习

在文本领域，词法分析、语法分析、文本分类，中文句法分析较好的工具哈工大的TLP，循环神经网络是重点，一些列机器学习方法和策略等。
wxxka·2023-04-18 17:52

【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读——02模型评估与选择（2.1-2.2）

第2章模型评估与选择模型评估与选择（0201）2.1经验误差与过拟合（0202）2.2评估方法【训练集验证集与测试集】（0203测试集分割流出法）2.2.1留出法（hold-out）2.2.2交叉验证法
苏打饼干没加心·2023-04-18 17:46

决策树（下）

决策树（下）一、剪枝处理1.预剪枝2.后剪枝二、连续值与缺失值的处理1.连续值的处理2.缺失值的处理总结参考一、剪枝处理在机器学习中，经常会利用训练集去训练模型来应对未知的实例，但是在模型的训练过程中每个人都会遇到
向、向向日葵·2023-04-18 17:45

决策树（上）

决策树（上）前言一、简单生成决策树二、节点划分1.信息增益2.增益率3.基尼指数总结参考前言决策树是一类常见的机器学习的方法，以二分类任务为例，我们希望从已知的训练集中训练出一个模型，使得该模型可以对新出现的实例进行分类
向、向向日葵·2023-04-18 17:15

研究total loss与val loss以及预训练权重

一、totalloss与vallossloss：训练集整体的损失值。valloss：验证集（测试集）整体的损失值。我们在训练的一个模型的时候，我们都会把一个样本划分成训练集、验证集。
彩色面团儿·2023-04-18 16:16

Faster RCNN系列——Anchor生成过程

一、RPN模块概述  RPN模块的输入、输出如下：输入：featuremap（输入图像经过特征提取网络后得到的特征图）、物体标签（训练集中所有物体的类别和边框信息）输出：Proposal（生成的建议框）
晓shuo·2023-04-18 15:43

时间序列分析卫星重力梯度观测值

阚昊宇1时间序列图导入数据，共2880历元（86370s）数据，取前2400历元（72000s）数据作为训练集，后480历元作为测试集。
Canvaskan·2023-04-18 13:55

leetcode第八十二题—删除排序链表中的重复元素 II

这道题跟删除链表重复元素相比有了一个升级，就是只要是重复的元素一个也不要，要是列表的话，还记得python里的Counter吧，对就是那个做文本分类最常用的，用这个就好了，要不然就用字典计数，很简单的。
不分享的知识毫无意义·2023-04-18 12:41

One hot编码维度过高解决方法

根据类别特征的意义进行合并（分桶）将类别按频次排序，频次特别低的一部分合并特征哈希PCA降维按照该特征对应目标值进行合并使用每个分类对应目标变量均值+偏差，或出现频数代替-如果测试集中存在训练集没有的样本
长毛的花卷·2023-04-18 11:03

快速构建目标检测coco格式数据集

（image是我未划分训练集和测试集的图像存储文件夹）1.train文件夹：用来存放作为训练的图片（一般为JPG文件）。2.val文件夹：用来存放作为测试的图片。
梦想当极客的小芦·2023-04-18 10:22

马斯克成立人工智能公司 X.AI，对抗 ChatGPT

☞43岁硅谷技术大拿命丧街头，真凶落网：熟人作案，是ExpandIT创始人☞ChatGPT一统所有AI模型入口，四步实现文本分类、
CSDN 程序人生·2023-04-18 10:20

神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
别致的SmallSix·2023-04-18 04:50

机器学习-第十章 降维与度量学习

KNN的工作机制给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个近邻样本的信息来进行预测。在分类任务中，使
D系鼎溜·2023-04-18 04:22

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）简要

未来发展方向自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向，其目的是使计算机能够理解、生成和处理自然语言，实现人机交互、自动翻译、信息检索、文本分类等多种功能
高山莫衣·2023-04-18 03:29

K折验证交叉验证

简单交叉验证方法：将原始数据集随机划分成训练集和验证集两部分。比如说，将样本按照70%~30%的比例分成两部分，70%的样本用于训练模型；30%的样本用于模型验证。缺点：（1）数据都
*Snowgrass*·2023-04-18 02:43

（Deep Learning）交叉验证（Cross Validation）

交叉验证（CrossValidation）交叉验证（CrossValidation）是一种评估模型泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。
Think@·2023-04-18 02:11

在毕设中学习04——mat数据导入与预处理，ICA处理

importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmneimportmatplotlib.pyplotasplt#导入mat类型的原始数据，分别读取到训练集train和测试集
Fortunate.F·2023-04-18 02:17

tensorflow08——Sequential模型处理mnist数据集

训练集一共包含了60,000张图像和标签测试集一共包含了10,0
Fortunate.F·2023-04-18 02:47

NLP 学习4

基于深度学习的文本分类1-fastTextFastTextFastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding
Cxgoal·2023-04-18 01:19

Stable Diffusion，给大家一点小小的固有印象

下面测试一下简单的提示词生成效果，可以认为体现了模型的默认固有印象（训练集平均）。Model:Protogenv2.2Prompt:twoasianwomen经典吊梢眼、宽眼距、塌鼻子。
Conmajia·2023-04-17 22:05

调教ChatGpt看这一篇文章就够了

ChatGPT是OpenAI发布的基于GPT-3.5架构的大型语言模型，可用于各种自然语言处理任务，包括文本生成、对话系统、文本分类等。
老王学长·2023-04-17 22:02

【keras】cifar10.load_data()下载数据集失败解决办法

cifar10数据集代码cifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()#可视化训练集输入特征的第一个元素
redcell5·2023-04-17 15:53

基于词嵌入方法的逻辑回归文本分类

文本分类是否能用逻辑回归的方法？文本分类可以使用逻辑回归的方法。逻辑回归是一种用于二元分类的统计学习方法，它可以将输入的特征映射到一个概率值，用于判断输入数据属于哪一类。
高山莫衣·2023-04-17 13:05

深度文本分类之DPCNN

文章目录深度文本分类之DPCNNDPCNN结构RegionEmbedding等长卷积固定FeatureMap的数量1/2池化层残差连接残差网络残差块残差网络背后的原理直接映射是最好的选择激活函数的位置参考深度文本分类之
一只楚楚猫·2023-04-17 09:21

ChatGPT 一统所有 AI 模型入口，四步实现文本分类、图像生成等 24 种复杂任务！...

整理|屠敏出品|CSDN（ID：CSDNnews）ChatGPT、GPT-3、GPT-4、text-davinci-003......近两年来，大模型层层出不穷，使人眼花缭乱，在不同的场景下，很多研究人员往往不知该作何选择？为了解决这一难题，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队展开合作，发布了一个大模型协作系统——HuggingGPT，让ChatGPT与人工智能社区HuggingFace连接起来，将
CSDN 程序人生·2023-04-17 09:47

机器学习小结（下）

在每轮迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器并且赋予其权重，同时重新设置训练
Darren的黑板报·2023-04-17 08:14

PyTorch定长验证码训练集数字识别（几乎每行注释，开箱即用）

训练集和测试集我会放在下面。同理也可以训练文字以及字母。仅限于提前知道长度，本文使用的是4
ledbetter1·2023-04-17 08:29

正则化的基本认识

正则化(一)拟合与欠拟合(二)正则化的目的(三)惩罚项（3.1）常用的惩罚项：（3.2）L-P范数：（3.3）L1与L2的选择：(一)拟合与欠拟合欠拟合：是指测试级与训练集都不理想。
零点呀·2023-04-17 08:25
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