文本分类训练集第50页

国内怎么玩chatGPT-chatGPT中文版入口

以下是一些代表性的中文ChatGPT模型和平台：THUTransformer:清华大学自然语言处理实验室开发的中文自然语言处理模型，基于GPT模型架构进行研发，提供了文本生成、问答、文本分类等功能。

147SEO·2023-04-10 15:43

目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU（超越CIOU/SIOU）

但注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果

加勒比海带66·2023-04-10 12:16

ML 监督学习分类支持向量机

分类学习基本思想：基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开.选择最优超平面的依据：1.无法找到其他绘制方法使得到两条虚线之间的距离更大2.最优超平面到与两种类型距其最近的点有相等的距离支持向量

XinY_VV·2023-04-10 11:38

[预训练语言模型专题] MT-DNN(KD) : 预训练、多任务、知识蒸馏的结合

本文为预训练语言模型专题系列第八篇快速传送门1-4：[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]5-7：[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理

yang191919·2023-04-10 09:04

iOS使用CoreML分类汽车评论

前言上一篇【iOS使用CoreML来分类垃圾信息】文章中用的是英文语料，而苹果的文本分类其实是支持多语言的，而中文的训练在国内更具实用价值，所以本文介绍如何针对中文语料进行训练。

Jiao123·2023-04-10 08:03

文本分类part1

1.基础知识1.1文本分类为有监督学习，需要整理样本，确定样本标签与数目。

璐瑶97·2023-04-10 07:11

训练时长经验

沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

pytorch搭建transformer进行文本分类训练。

训练结果如下，相比RNN效果很明显，具体对比参考pytorch搭建TextRNN做文本分类，TextRNN加Attention做对比。

Guapifang·2023-04-09 23:14

Linux下实现文件夹内随机拷贝文件到另一个文件夹

Linux下实现文件夹内随机拷贝文件到另一个文件夹前几天，搞训练集和验证集划分的时候，从源文件中拷贝训练集和验证集，没考虑到样本的均分，导致训练效果不尽如人意。

zz_走走停停·2023-04-09 22:35

（python实现）把一个txt文件按比例分成多个txt文件后保存到指定（路径）文件夹

最近在做机器学习的文本分类，python学的不到家，导致一些小问题迟迟没解决，幸亏有前辈指导。将我遇到的问题和解决方法写出来，供大家学习。

cxq1557·2023-04-09 21:00

将一个文件夹中的照片移动到指定文件下

或者有时候需要将一个文件夹里面的照片按一定比例分为训练集和测试集。所以按下面的方法就可以了。开始实验首先准备两个文件夹，一个里面有照片（一共20张），一个是空文件夹。如下图所示。

炮哥带你学·2023-04-09 21:55

【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理

就是对于训练集的数据，在训练的过程中，并没有告诉训练算法某

瞲_大河弯弯·2023-04-09 21:00

TensorFlow基础学习

此外TensorFlow还支持分布式计算，可以在合理的时间内在数百台服务器上进行分割计算，在大训练集上训练巨大的神经网络。特点：高度的灵活性；真正的可移植性；多语言支持；丰富

一天的大太阳·2023-04-09 20:44

【机器学习算法实践】GBDT提升树，集成学习boosting方法，可分类课可回归，CART树是基础，调参是重点

Adaboost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。

羞儿·2023-04-09 19:18

Transformer 笔记目录

二、实践利用Transformer构建NLP任务模型：语义匹配、文本分类等。模型优化：加载预训练模型，细节

onlyfansnft.art·2023-04-09 15:19

THUCNews新闻文本分类-tfidf+sklearn

本文中所用的数据集清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集（原始的数据集大约74万篇文档，训练起来需要花较长的时间）。

青萍之默·2023-04-09 14:48

基础入门NLP - 新闻文本分类（二）

（数据获取链接）数据描述：含有训练集20w条样本，（见上一节讲解链接）importpandasaspd#导入train_df=pd.read_csv(r'D:

weixin_47288267·2023-04-09 14:17

一维信号分类transformer模型

这种模型通常用于时序数据分析，例如语音识别、文本分类和生物信号处理等。Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，它可以通过自注意力机制来学习序列之间的相互依赖关系。

战神哥·2023-04-09 14:13

一维transformer 分类

一维transformer可以用于解决各种一维序列分类任务，例如文本分类、语音分类、生物序列分类等。它通常具有良好的性能，并且能够适应序列长度的变化。

又可乐·2023-04-09 14:42

新闻文本分类任务：使用Transformer实现

（封面图由文心一格生成）新闻文本分类任务：使用Transformer实现自然语言处理（NLP）领域中的新闻文本分类任务旨在将一段文本自动分类到某个预定义的类别中，例如体育、政治、科技、娱乐等等。

Chaos_Wang_·2023-04-09 14:57

图像处理数据集

500张数据集=200训练集train+100验证集val+200测试集test每张图像有5个不同的高质量地面真值分割（groundTruth,是.mat文件）1.从这里下载BSDS500数据集2.把BSR

cocapop·2023-04-09 14:56

【一起啃书】《机器学习》第一章绪论 + 第二章模型评估与选择

2.基本术语：数据集、示例（样本）、属性（特征）、属性值、属性空间（样本空间、输入空间）、特征向量、学习（训练）、训练数据（训练集）、训练样本、学习器、标记空间（输出空间）、

小天才才·2023-04-09 13:39

论文阅读“k-Nearest Neighbor Augmented Neural Networks for Text Classification”

NearestNeighborAugmentedNeuralNetworksforTextClassification[J].arXivpreprintarXiv:1708.07863,2017.摘要导读近年来，许多基于深度学习的模型被用于文本分类

掉了西红柿皮_Kee·2023-04-09 10:15

opecv入门:K近邻算法

从数据中学得模型的过程称为学习或者训练，在训练过程中使用的数据称为训练数据，每个样本称为训练样本，训练样本所组成的集合称为训练集。

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

机器学习-猫狗识别（入门案例）

对数据进行分类，训练集和测试集。训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。

NewDay_·2023-04-09 08:45

Cross validation 的结果非常差，趋近于 0（数据处理的坑）

文件夹下的内容合并成一个新的文件夹（为了做crossvalidation），那么在做K-fold的时候，序号一定要shuffle去打乱，你只要默认打乱了，就不需要考虑太多，否则就会出现一种情况：验证集的label有可能在训练集中不存在

Hoper.J·2023-04-09 07:09

机器学习实战----使用Python和Scikit-Learn构建简单分类器

Python和Scikit-Learn构建一个简单的分类器本文目录：一、介绍二、数据集三、分析四、评估五、预测六、结论好书推荐：一、介绍今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件

是Dream呀·2023-04-09 06:31

统计学习方法之感知机Perceptron

结构如下图perceptron.jpg定义：给定训练集合2.原始学习方法一个常见的想法是给定误分类点集合,3.学习方法的对偶形式对偶形式的思想在于，4.代码实现抽象类classifier.py感知机模型

周恩国的学习笔记·2023-04-09 05:26

pytorch学习笔记：transforms图像增强

数据增强：对训练集进行一系列的处理变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。

小杰.·2023-04-09 05:06

pytorch基础（七）------------transforms图像增强（一）

一、数据增强概念：数据增强又称为数据增广，它是对训练集进行变换，是训练集更丰富，从而让模型更具有泛化能力注意：以下方法都是作用在transforms.Compose([])中的。

Py零零·2023-04-09 04:49

本地CPU运行ChatGLM-6B与测试过程记录

ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。

ybdesire·2023-04-09 04:30

Flair-2

上半部分：Flair-1Model训练代码一个是获取训练集（矿），一个是构造Embedding+SequenceTagger（矿机），然后两个再trainnerobj的帮助下开始工作（挖矿）ps:downSample

CodingFemy·2023-04-09 04:37

高级算法梳理之随机森林

1.什么是集成学习集成学习，有个说法叫“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”，如下图所示，简单来说就是对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的

阴天了·2023-04-09 00:00

Task4 基于深度学习的文本分类1

基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。

ochipe·2023-04-08 20:55

机器学习——评估方法

留出法将数据集D拆分为训练集S和测试集T正常来说会保留70%用作训练，30%用作测试。

Anooyman·2023-04-08 20:18

Fully Unsupervised Person Re-identification via Selective Contrastive Learning

但是这种方法依赖于标签预测的正确率，并且使得无监督行人重识别不再是一个检索任务；2）传统的对比学习策略仅使用单个的正样本来定义对比损失，但实际上在训练集中，一个行人对应多张图片。

头秃的和尚·2023-04-08 20:35

Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization笔记

将定位与分类分为两个独立的网络，在训练集上使用DDT生成伪groundtruth，通过回归与真实GTbox对比，整体效果达到SOTA。

枫叶--·2023-04-08 16:28

朴素贝叶斯分类算法的sklearn实现

数据如下：待分类的文本补充：题目的值左边是几个人的评论，右边是评论属于侮辱类（1）、正常类（0），需要进行文本分类，且再有新的文本过来时能自动划分至0或1。

笨笨的简书·2023-04-08 16:24

python vector_自然语言处理：Python中的朴素贝叶斯分类实现

介绍本文解释了如何使用python制作用于文本分类的朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯算法是机器学习中最常用的文本分类算法之一。

weixin_39573512·2023-04-08 13:27

街景字符编码识别之数据扩增

数据扩增介绍在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。数据扩增为什么有用？

612twilight·2023-04-08 12:56

【5】深度学习之Pytorch——如何使用张量处理文本数据集（语料库数据集）

文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神

王小王-123·2023-04-08 08:57

Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering阅读报告

特别是，ML模型通常使用来自潜在不可信来源的数据进行训练，为对手提供了通过将精心制作的样本插入训练集中来操纵它们的机会。

mentalps·2023-04-08 02:49

Kaggle 入门 Titanic: Machine Learning from Disaster(1)数据分析和处理

数据有三个csv文件，一个训练集，一个测试集，还有一个答案模板（按照性别作为划分依据的答案）数据特征：survival:label，是否存活plclass:票务舱情况，分三档，top,middle,low

菜逼庄水水·2023-04-08 02:14

DALL E2【论文阅读】

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents1.Background根据文本生成原创性图像，没有在训练集中出现过，学习特征然后进行组合根据文本对已有的图像进行编辑和修改

hei_hei_hei_·2023-04-08 01:14

模型涨点的思路，深度学习训练的tricks-计算机视觉

一项机器学习任务时常常有以下的几个重要步骤，首先是数据的预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一、异常数据的消除和必要的数据变换；然后划分训练集、验证集、测试集，常见的方法包括：按比例随机选取，KFold

羞儿·2023-04-08 01:08

【论文笔记】：CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd

&Title:CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd&SummaryCrowdHuman的训练集、验证集和测试集分别包括15000，4370和5000

Activewaste·2023-04-08 01:03

gpt软件中文版下载-gpt-3接口能直接用吗

GPT-2是一个开源的预训练语言模型，由OpenAI公司发布，可以用于生成文本、文本分类、语言理解等自然语言处理领域任务。

147SEO·2023-04-07 21:46

3.11 模型选择、过拟合和欠拟合

3.11模型选择、过拟合和欠拟合1、训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练集上表现的误差泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现训练误差的期望小于或等于泛化误差。

仲夏夜茫七月未央·2023-04-07 21:11

【动手学习深度学习】 5 模型选择+过拟合和欠拟合+权值衰退

目录5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差5.1.2K-折交叉验证5.2过拟合和欠拟合5.3权值衰退5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差1、训练误差：模型在训练集（train）上的误差2、泛化误差

sumshine_·2023-04-07 21:08

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