文本分类训练集

2021-12-31 python 机器学习 交叉验证（循环估计）

交叉验证（循环估计）交叉验证是一种用来评价一个训练出的模型是否可以推广到另一个数据结构相同的数据集上的方法，所有的将数据分为训练集和验证集的方法都可以称之为交叉验证。
今年你还可以修改亿次昵称·2023-04-17 07:56

基于python的红绿灯识别day1

基于python的红绿灯识别day1首先一个整体的构思是必不可少的1.寻找一个训练集2.将训练集做适当的拆分3.使用机器学习算法学习红绿灯并逐个计算准确率，取最优算法首先一个整体的构思是必不可少的1.寻找一个训练集
kill bert·2023-04-17 04:51

文本分类论文阅读

1.ChineseBERT:ChinesePretrainingEnhancedbyGlyphandPinyinInformation（ACL2021）字形嵌入根据汉字的不同字体获得，能够从视觉特征中捕捉汉字语义，拼音嵌入表征汉字的发音，解决了汉语中非常普遍的异义异义现象(同一汉字有不同的发音，不同的意思)。汉字字形背后丰富的语义应该增强汉语自然语言处理模型的表现力。汉语中存在非常普遍的异音现象，
是Perryl呀·2023-04-17 04:45

多项特征集（Multiple Feature）

之前的训练集，都是单个x决定y，但是在实际情况中，往往是多项特征值x决定一个y，我们用xj来表示第j个特征。
马光98·2023-04-17 01:35

深入探讨机器学习中的过拟合现象及其解决方法

1.What❓过拟合（Overfitting）是指在机器学习中，模型在训练集上表现较好，但在测试集或实际应用中表现较差的现象。
拟 禾·2023-04-16 23:19

One-Shot Video Object Segmentation 《CVPR》

2.在DAVIS2016的训练集上进行fine-tune，学习前景分割。3.最后在测试序列的第一帧上fi
顾北向南·2023-04-16 21:18

深度学习-第T4周——猴痘病识别

深度学习-第T4周——猴痘病识别深度学习-第T4周——猴痘病识别一、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3、查看数据四、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
Prime's Blog·2023-04-16 20:57

TensorFlow2学习十一之绘制准确率acc和损失函数loss曲线

model.fit中将训练集loss、测试集loss、训练集准确率保存了下来history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_size=,epochs=,validation_split
墨夜之枫·2023-04-16 20:53

十四、Pytorch实现RNN Classifier

通过模型可以得到TA所属的国籍数据集下载：name_country_datasets二、思路步骤分析①准备数据集将下载好的数据集解压，放到一个指定的位置，我这边放到了和jupyter同级目录下了测试集和训练集都只有两列
beyond谚语·2023-04-16 20:05

调参方法

-知乎(zhihu.com)如何选择神经网络的超参数-知识天地-博客园(cnblogs.com)ode_nn_2.0相比pullrequest程序做出的改进：1.扩大batch_size：发现训练集上面的
SlowLight·2023-04-16 16:22

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

文章目录朴素贝叶斯算法一、简介二、原理三、原理分析（实例）四、在Titanic数据集上的应用1.数据集介绍2.导入相关库3.读入数据和数据处理4.训练集和测试集的划分hold—outcrossvalidation
心无旁骛~·2023-04-16 16:30

2022MathorCup赛题B

以下所有文字均基于作者的实际经验，并不具有完全的合理性，请谨慎参考目录一、问题分析（一）问题一（二）问题二二、预处理（一）训练集预处理（二）测试集预处理三、相关性分析（一）线性相关性（二）非线性相关性四
comegoing-归去兮来·2023-04-16 14:21

「ML 实践篇」模型训练

而理解它们实际怎么工作，对用户是很有帮助的；快速定位到合适的模型与正确的训练算法，找到一套适当的超参数等；更高效的执行错误调试、错误分析等；有助于理解、构建和训练神经网络等；训练方法线性回归模型闭式方程，直接计算出最拟合训练集的模型参数
Aurelius-Shu·2023-04-16 10:39

第二章 模型评估与选择

(errorrate)E=a/m=样本分类错误/样本总数精度(accuracy)精度=1-E误差(error)训练误差(trainingerror)/经验误差(empiricalerror):学习器在训练集上的误差泛化误差
Nairuohe·2023-04-16 09:46

Python-梯度下降法实践

改变步长观察三、批量梯度下降算法[BGD]线性回归代码实现1.介绍2.代码实现(1)生成回归数据(2)拆分数据集和测试集(3)利用梯度下降法拟合直线y=wx+b(4)将迭代结果可视化查看，拟合线性回归图(5)计算训练集和测试集
一抹light·2023-04-16 07:17

python-sklearn数据拆分与决策树的实现

python-sklearn数据拆分与决策树的实现前言一、数据拆分的sklearn实现1.拆分为训练集与测试集2.交叉验证法(1)留一交叉验证(2)验证集验证(3)k折交叉验证(4)s折交叉验证（s-fold
一抹light·2023-04-16 07:46

贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）

评价指标随机森林回归训练集平均绝对误差MAE
前程算法屋·2023-04-16 05:46

十个基础算法

监督学习对于有标签的特定数据集（训练集）是非常有效的，但是它需要对于其他的距离进行预测。无监督学习对于在给定未标记的数据集（目标没有提前指定）上发现潜在关系是非常有用的。
茶尽·2023-04-16 02:09

基于K-最近邻算法构建鸢尾花分类模型

本任务的主要工作内容包括：1、使用Pandas和Matplotlib可视化并观察数据；2、将数据集随机拆分为训练集（tr
九灵猴君·2023-04-15 22:48

DeepFM 工程实现 tensorflow

数据预处理对样本每一行进行转化，获得特征值和特征索引，离散变量的特征值都是1，连续变量的特征值是标准化之后的原始值，获得特征索引的目的是为了后续做embedding_lookup获得特征的隐向量先获得特征索引文件，训练集和测试集
xiaogp·2023-04-15 20:38

ModelNet40数据集h5文件加载及说明

数据集介绍ModelNet40数据集是一个点云分类数据集，训练集9840个点云，测试集2468个点云，共40个类别json里是每个训练/测试集里各个点云的名称h5文件存的是点云数据，加载出来看看格式all_data
codereview233·2023-04-15 19:27

使用Stacking集成学习(逻辑回归、随机森林)对鸢尾花数据集进行分类

下面是Stacking的一般步骤：准备数据集：从原始数据中获取训练集和测试集，并确保数据集可以被分成若干部分。定义基础分类器：选择多个不同类型的基础分类器，并对其进行训练。这些基础分类
WTIAW.TIAW·2023-04-15 18:09

YOLO5实战1-利用Anaconda安装pytorch环境

环境YOLO5实战2-教你使用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集YOLO5实战2-教你使用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集YOLO5实战3-目标检测中的数据集格式转化以及训练集和验证集划分
Aaron-ywl·2023-04-15 17:47

文本分类 —— NLP

1、分词：http://bigdata.hylanda.com/smartCenter2018/index2、NLP研究进度：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619193829009842342&wfr=spider&for=pc3、bert资源汇总：https://zhuanlan.zhihu.com/p/507177864、垃圾邮件区分训练：https://
Rainysong·2023-04-15 17:52

预估数值校准分析

1、充分拟合的模型，分某特征取值维度在训练集上积分（例如区分产品类型进行预估值积分），是否等于训练集上的统计值。A：不是，需要具体分析。
shudaxu·2023-04-15 16:07

算法工业界文本分类避坑指南

背景说起文本分类，也算是一个老掉牙的话题，之前大家都喜欢琢磨模型。
ad110fe9ec46·2023-04-15 15:16

【机器学习(三)】基于线性回归对波士顿房价预测

文章目录专栏导读1、线性回归原理2、实战案例2.1数据说明2.2导入必要的库并加载数据集2.3划分训练集和测试集2.4创建线性回归模型2.5模型预测评价专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者
i阿极·2023-04-15 12:05

PTA团体天梯赛训练集题解L2（完整注释思路解法）

PTA团体天梯赛训练集题解L2（完整注释思路解法）L2-002链表去重(25分)给定一个带整数键值的链表L，你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值K，只有第一个绝对值等于K的结点被保留。
Will-.·2023-04-15 12:01

PTA团体天梯赛训练集题解（完整注释思路解法）

PTA团体天梯赛训练集文章目录PTA团体天梯赛训练集L1-001HelloWorld(5分)输出格式样例输入样例输出思路代码L1-002打印沙漏(20分)输入格式输出格式样例输入样例输出题意思路坑点代码总结
Will-.·2023-04-15 12:30

python损失函数实现_PaddlePaddle实现Focal Loss损失函数

这几天做一个图像分类的项目，每个标签的训练集数量差别很大，分类难易程度差别也很大，于是想用FocalLoss试一下，但是PaddlePaddle的函数库没有实现这个损失函数。
weixin_39892309·2023-04-15 10:32

线性回归

写在最前面的几句话，我们下面所有的问题的符号规约如下：代表训练集中实例的数量代表输入变量代表目标变量代表训练集中的实例代表第个实例表示第个变量代表学习算法的解决方案或函数，也成为假设（hypothesis
放开那个BUG·2023-04-15 08:22

【MySQL数据库原理】数据库批量导入美团NLP分类数据集Meituan-Dianping/asap

该数据集用于评估和开发中文文本分类和情感分析模型，包括情感极性分类、食物安全文本分类和自定义分类等任务。数据集包含两个部分：训练集和测试集。
源代码杀手·2023-04-15 06:53

快速弄懂机器学习里的集成算法：原理、框架与实战（二）

对于学习法，代表方法是stacking，当使用堆叠stacking的结合策略时，我们不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理，而是再加上一层学习器，也就是说，我们将训练集弱学习器的学习结果作为输入，将训练集的输出作为输出
博观厚积·2023-04-15 05:55

人脸表情识别PaddlePaddle学习3

目录项目回顾调参过程发现问题其他问题引用概念总结项目回顾在上一次的学习中，数据集使用各有一百多张数据的7种表情的数据集，并且调用两次，即训练集和验证集是同一个数据集。
小宁宁呀·2023-04-15 05:29

sklearn学习-朴素贝叶斯（二）

BrierScore对数似然函数LogLoss二、calibration_curve：校准可靠性曲线三、多项式朴素贝叶斯以及其变化四、伯努利朴素贝叶斯五、改进多项式朴素贝叶斯：补集朴素贝叶斯ComplementNB六、文本分类案例
育林·2023-04-15 04:05

用 Python 和 TensorFlow 实现目标检测

1.数据准备首先，我们需要准备数据集，并将数据集分成训练集、验证集和测试集。
SYBH.·2023-04-15 03:33

machine-learning-ex5

LearningCurve是计算随着样本数量m的变化，训练集和验证集的误差，所以每一个单元的训练集误差（error_train
Wincent__·2023-04-15 03:55

unet 基于 DRIVE 语义分割的完整项目

目录1.文件目录介绍2.tools结构2.1计算训练集的mean和std2.2语义分割中的混淆矩阵
Henry_zhangs·2023-04-15 01:59

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

该想法的关键是：设计了网络在训练集上学习了度量空间。此外，这种度量空
DarrenmondZhang·2023-04-14 23:46

机器学习基础（二）——训练集和测试集的划分

文章目录1.测试集和训练集的划分1.1划分训练集和测试集2.fit和transform1.测试集和训练集的划分fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups
Bayesian小孙·2023-04-14 23:15

2.3 Logistic 回归损失函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

先来回顾一下上一节课逻辑回归的输出函数：为了让模型通过学习调整参数，你需要给予一个样本的训练集，这会让你在训练集上找到参数和，来得到你的输出。为了更详细的描述上述方程式，我们需要说明上面的定义
ygl_9913·2023-04-14 22:03

西瓜书 第十章 降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：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“邻居”的信息来进行预测。
起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

chatGPT的API一次多少钱-怎么用chatGPT解决问题

如何利用chatGPT解决问题使用ChatGPT解决问题一般需要以下几个步骤：确认问题类型：在使用ChatGPT解决问题前，需要明确问题的类型，如文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。
147SEO·2023-04-14 15:42

如何根据企业自身文化定向训练chatgpt及示例源码

建立数据集：将清洗后的数据建立数据集，分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练ChatGPT，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型性
技术老张·2023-04-14 15:40

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂
corina_qin·2023-04-14 10:07

学习笔记-机器学习-（10）聚类

吴恩达-机器学习课程--13:Clustering的学习总结：最常见的非监督算法：K-means算法假如想把以下训练集训练分为两簇随机选择两点，一部分点离红点更近，一部分点离蓝点更近移动两点至已分好的两类点的均值处
饼干和蛋糕·2023-04-14 08:02

神经网络中的参数初始化

虽然这些局部最优解在训练集上的损失比较接近，但是它们的泛化能力差异很大。一
云隐雾匿·2023-04-14 08:50

TensorFlow训练石头剪刀布数据集

首先下载石头剪刀布的训练集和测试集：!
llfjfz·2023-04-14 07:22

Python机器学习算法 —— 回归

文章目录1.1线性回归模型1.2最小二乘法项目实战Logistic回归1.数据准备2.模型训练与测试1.1线性回归模型对于给定的训练集数据，线性鬼给的目的是找到一个与这些数据最为吻合的线性函数。
2021 Nqq·2023-04-14 06:43

5.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark ML的线性回归来预测商品销量 (线性回归问题)

数据集字段解释(按列来划分)5.2使用SparkML实现代码5.2.1引入项目依赖5.2.2加载并解析数据5.2.3对DtaFrame中的数据进行筛选与处理5.2.4将特征列合并为特征向量5.2.5创建测试集和训练集
页川叶川·2023-04-14 00:51
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