文本分类训练集

论文阅读【14】HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification

多标签文本分类问题Q2这是否是一个新的问题？不是Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？因为文本标签越多，分类就越难，所以就将文本类型进行分层分类，这样就可以加大文本分类的准确度。Q4有哪些相关研究？
Alan and fish·2023-04-13 21:13

NLP系列——(5)朴素贝叶斯+SVM+LDA

文本表示一、朴素贝叶斯1.1朴素贝叶斯理论1.高斯模型2.多项式模型3.伯努利模型1.2朴素贝叶斯实战——文本分类二、SVM模型2.1SVM原理2.2SVM实战——文本分类三、LDA主题模型3.1PLSA
丶谢尔·2023-04-13 19:17

使用交叉验证评估模型

使用交叉验证评估模型描述交叉验证（cross-validation）是一种常用的模型评估方法，在交叉验证中，数据被多次划分（多个训练集和测试集），在多个训练集和测试集上训练模型并评估。
九灵猴君·2023-04-13 19:16

step by step带你HAN文本分类

本文参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-25/tech-info/6302.html今天来看看网红Attention的效果，来自ACL的论文HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification**论文概述**近年来，在NLP领域，好像最流行的就是RNN、LSTM、GRU、Attention等及其变体的组合框架。这篇
HDX柿子·2023-04-13 18:00

COCO数据集解析

支持任务：Detection、Keypoints、Stuff、Panoptic、Captions说明：COCO数据集目前有三个版本，即2014、2015和2017，其中2015版只有测试集，其他两个有训练集
不学污术的小Z·2023-04-13 17:33

scikit-learn：训练分类器、预测新数据、评价分类器

fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBclf=MultinomialNB().fit(X_tfidf,rawData.target)要预测新样本，需要使用和训练集完全
mmc2015·2023-04-13 09:46

multi-class分类模型评估指标的定义、原理及其Python实现

本文使用的示例是在英文多标签文本分类数据集AAPD数据集上，使用fastText包运算得到的多标签分类结果，与真实标签之间计算对应的指标结果（原则上使用one-label标签应该也能这么算，我就不另写了
诸神缄默不语·2023-04-13 09:13

波士顿房价预测案例---多元线性回归【机器学习】

数据集分为训练集和测试集，训练集可用于训练回归模型，测试集需要进行预测。
来杯Sherry·2023-04-13 06:15

模型评价指标—F1值

最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。如果对过拟合调参比较有经验的小伙伴，欢迎到公众号中进行沟通交流。
阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

强化学习简介

强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无
独影月下酌酒·2023-04-13 01:17

机器学习 00 交叉验证

我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理训练集:训练集+验证集测试集:测试集1.1为什么需要交叉验
Darren_pty·2023-04-12 22:54

TensorFlow搭建神经网络

TensorFlow搭建神经网络TensorFlow搭建神经网络1.搭建二分类神经网络2.搭建二分类神经网络(1)产生数据(2)one-hot编码(3)制作训练集(4)搭建神经网络1)正常搭建神经网络2
_DiMinisH·2023-04-12 22:54

spark scala 训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score

sparkscala训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score使用的数据集链接：训练集https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
Hanlos·2023-04-12 20:16

自注意模型和Transformer模型（资料来源百度飞浆）

1.NLP深度学习主要类别：序列到类别的任务(seq2vec):输入的是时序数据，输出的是类别，如文本分类、情感分析任务。
灰太狼家的小鸭子·2023-04-12 16:00

学术前沿趋势分析4：论文种类分类

1.任务说明学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；学习内容：使用论文标题完成类别分类学习成果：学会文本分类的基本方法、TF-IDF等2.分析思路第一步：处理数据arxiv
若木_在搬砖·2023-04-12 13:23

第一章：part1监督学习：回归

linearregressionmodel）线性回归模型回归：可以预测数字作为输出是一种特殊的监督学习模型例：通过已知的房价来拟合曲线可以求得英尺的价格区别回归与分类：分类的输出结果一般为离散的，并且有限个数术语训练集
川&泽·2023-04-12 05:37

01 序言：Pytorch在自然语言处理中的应用

01序言：Pytorch在自然语言处理中的应用目录01序言：Pytorch在自然语言处理中的应用1.PyTorch简介2.自然语言处理3.PyTorch在自然语言处理中的应用3.1文本分类3.2情感分析
安静到无声·2023-04-12 04:40

零样本文本分类任务的简单教程

PS:用deepL翻译的这篇博客，感觉翻译的一般，建议看原文。零样本学习（Zero-shotlearning，ZSL）是一种机器学习范式，它引入了用初始训练阶段从未观察到的类标签测试样本的想法。这类似于我们人类在长期收集的现有知识的基础上，将我们的学习结果推断到新的概念。ZSL范式最近变得越来越流行，这主要是因为获得任何特定领域的标签数据是一个相当昂贵和耗时的过程。根据你想优化的成本，你可以让主题
Buccellati_·2023-04-12 04:28

对于chatGPT的评价-ChatGPT的内容生成

下面是ChatGPT的优点和缺点：优点：可适应多种任务：ChatGPT是一个通用的自然语言处理算法，可以适应多种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、机器翻译、问答等。
qq787143156·2023-04-12 02:31

c语言五子棋蒙特卡洛,AlphaZero 五子棋实现（附完整代码）

RL有别于常用于NLP和CV领域的监督学习，监督学习中，数据由输入数据和标签(label)组成，创建于训练前，不会随着训练中的状态变化而更改相应策略，例如文本分类，提供数据(x)和对应label(y)喂入模型
weixin_39984661·2023-04-12 02:22

深层挖掘深度金字塔神经网络在文本分类中的应用

本文主要来源于DeepPyramidConvolutionalNeuralNetworksforTextCategorization，这是我们这学期模式识别的复现作业，这篇文章主要说一下对这篇文章中主要涉及到的金字塔神经网络模型的理解，因为是NLP方向的第一篇论文，若有不对之处，敬请各位大佬指正。先附上原文链接DeepPyramidConvolutionalNeuralNetworksforTex
now拥抱阳光·2023-04-11 23:03

【周总结】第六期第8周08号李斌+连续作战定向赛＋越野赛-

开始腹肌训练集合！四、娱乐城市定向赛，做六个游戏，拼图在烤鸭店，2.陨石博物馆剪纸，3.欧亚商都两点过元！4.捷豹蒙瞎胡5.北山过独木桥！图片发自App五、朋友与重要他人1.
学霸教练李斌·2023-04-11 13:58

使用ChatGPT的方法和替代方案

在国内，一些公司已经开始利用深度学习技术开发本地化的语言模型，例如阿里巴巴的通义千问、华为的盘古大语言模型，以及百度的文心一言等等，这些模型可以完成自然语言处理任务，包括翻译、文本分类、语音识别等等。
denzel1234·2023-04-11 08:35

TORCH03_01数据集与加载器

这里开辟一个主题，整理下PyTorch的图像预处理的模块，有这些模块的了解，结合一些图像标注工具，我们就可以创建的自己的图像训练集来训练模型了
杨强AT南京·2023-04-11 07:23

关于Unet训练时loss为负数的原因

最近用unet训练，但是训练时loss为-5000左右，一个负数，绝对值还很大，其实这是训练集图片的格式不正确，我从unet的官方训练集下载下来mask看了一下，都是1bit的黑白图，但是我训练时是8bit
GhostRiderQin·2023-04-11 07:32

归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）

标准化：就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0，方差为1的状态中心化：
北漂奋斗者·2023-04-11 07:21

一文看尽深度学习中的15种损失函数

Lossfunction，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Costfunction，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之
Tom Hardy·2023-04-11 05:06

Focal Loss原理及实现

3.1交叉熵损失函数binaryloss3.2FocalLoss的改进4FocalLoss的实现4.1导入库4.2切分数据4.3分训练集和测试集4.4FocalLoss+Lightgbm5写在最后6参考资料
写代码的阿呆·2023-04-11 05:05

2022-01-03 第二章7 自然语言处理常见的三大任务之语言模型：语言模型性能评价

基于困惑度（Perplexity,PPL）的内部评价方式：详述如下讲述数据划分为不相交的集合：训练集和测试集，用于估计语言模型的参数。得到
我想要日更徽章·2023-04-11 04:28

大数据毕设项目 大数据网络游戏数据分析可视化 - python

文章目录1.数据集说明2.数据处理3.数据分析可视化3.1新增用户3.2用户活跃度3.3用户消费情况3.4用户游戏情况4最后1.数据集说明这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，共有训练集和测试集两个数据文件
caxiou·2023-04-11 04:13

K-近邻算法之kd树

当训练集很大时，计算非常耗时。为了提高kNN搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减小计算距离的次数。1kd树简介1.1什么是k
IT之一小佬·2023-04-11 01:19

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn数据集与估计器数据集的划分数据的训练模型和评估模型不能用同一个数据集，所以要把数据划成两部分：75%：25%是经验后比较好的数据集的划分训练集用来建立模型
咸鱼2K·2023-04-11 01:19

机器学习算法之kd树

当训练集很大时，计算非常耗时。为了提高
小闫同学啊·2023-04-11 01:46

机器学习系列之——Knn算法 kd树详解

当训练集非常大的时候，计算就非常耗时、耗内存，导致算法的效率降低。以上是对knn算法的简单理解。kd树（k-dimensional树的简称）是一种对k维空间中的实例点进行存
Nick_Dizzy·2023-04-11 01:14

视频笔记-七月在线学习-nlp小样本学习：如何利用20条数据完成文本分类？

什么是小样本学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是fewshotlearning要解决的问题。对比学习拉近同类样本的距离，拉远异类样本的距离。GPT3基于transformer的encoder的模型。1600亿的参数。bert-base一亿参数。无法部署GPT3，但是可以借鉴思想。GPT3的零样本学习实际上做的是续写的任务，只不过这个续写的任务可以
要加油鸭1212·2023-04-10 21:11

文本数据的机器学习自动分类方法(转)

“文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程”（达观数据科技联合创始人
weixin_30457065·2023-04-10 21:40

基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类

目录朴素贝叶斯算法编辑朴素贝叶斯的三种方式实战——对新闻文本进行文本分类朴素贝叶斯算法贝叶斯定理贝叶斯定理（BayesTheorem）也称贝叶斯公式，是关于随机事件的条件概率的定理定理内容：如果随机事件
艾派森·2023-04-10 21:09

文本数据的机器学习自动分类方法

“文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程”。文本分类有着广泛
小丁丁_ddxdd·2023-04-10 21:09

XGBoost文本分类实战

本文首发在微信公众号‘java学习每天一个知识点’，更多资源请关注公众号获取。一、将收集到的语料进行文本预处理1）train.txt预处理为train.csv，格式为id，内容，标签使用excel打开train.txt然后选择分隔符为英文逗号，这样内容在一列，然后再为他们添加id，从1-900，接着添加标签，0，1，2分别表示财经，体育，军事。最后另存为csv文件。2）对内容进行分词和停用词过滤，
hbpartty·2023-04-10 21:37

达观数据：文本大数据的机器学习自动分类方法

文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。
datagrand1·2023-04-10 21:36

【文本分类】《基于提示学习的小样本文本分类方法》

·阅读摘要：  使用P-turning提示学习，进行小样本文本分类。本文值得学习。
征途黯然.·2023-04-10 21:03

能否用测试集调超参数？

为了避免这种情况，您应该将数据集划分为三个部分：训练集、验证集和测试集。您可以在训练集上训练模型，在验证集上调整超参数（如学习率、正则化参数等），然后在测试集上评估模型的最终性能。
AlphaFinance·2023-04-10 20:22

数据挖掘-随机森林

决策树的内容参考https://www.jianshu.com/p/15574050fdd2随机森林采用装袋的方式来有放回的抽样取得训练集。
花讽院_和狆·2023-04-10 19:58

自研芯片加训练集群，亚马逊云科技正在成为机器学习的伊甸园

众所周知，GPU显卡的价格很高，构建GPU服务器训练集群的成本
趣味科技v·2023-04-10 18:59

区分训练集、验证集、测试集---最明白的解释

后来才明白，验证集就是从训练集划分出来的东西，是我把验证集误想成了测试集了。。。2正文首先强调：机器学习分为两个步骤：训练+测试。训练阶段：只使用训练集trainingset对模型进行训练，即调参。
MORE_77·2023-04-10 17:26

多元时间序列 | DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）

多元时间序列|DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）目录多元时间序列|DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的
前程算法屋·2023-04-10 17:30

基于python BiLSTM-CRF的命名实体识别 附完整代码

它是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等
奇奇.,·2023-04-10 16:31

【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【上篇】

文章目录前言简介数据获取与提取数据清洗读取数据，查看数据清洗训练集观察数据分布去除空数据去除重复数据关于去除停用词关于特殊符号储存清洗后的数据集清洗测试集观察数据分布去除空数据去除重复数据(并储存)清洗验证集观察数据分布去除空行去除重复数据
Twilight Sparkle.·2023-04-10 16:57

【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【上篇】

文章目录前言简介数据获取与提取数据清洗读取数据，查看数据清洗训练集观察数据分布去除空数据去除重复数据关于去除停用词关于特殊符号储存清洗后的数据集清洗测试集观察数据分布去除空数据去除重复数据(并储存)清洗验证集观察数据分布去除空行去除重复数据
Twilight Sparkle.·2023-04-10 16:55

1机器学习&图像分类之KNN实现与sklearn调用

以下是选择MNIST作为训练集，实现的KNN算法，用以记录。importtorchimportoperatorimportnumpyasnpfromtorch.u
Leafing_·2023-04-10 15:32
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