文本分类训练集第52页

12篇顶会和代码全面掌握深度学习在文本分类的发展

整理最近几年比较经典的深度文本分类方法，希望帮助小伙伴们了解深度学习在文本分类中的应用。

top_小酱油·2023-04-04 11:18

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

基于卷积神经网络CNN的图片分类实现——附代码

首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集

神经网络与数学建模·2023-04-04 01:44

实战17：基于深度学习的图像分类（10分类完整代码+数据集可作为毕设）

提供的数据包含30000张带类别标签的图片组成的训练集，和5000张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成csv文件上传提交。

程序员uu·2023-04-04 01:51

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

4.1学习目标理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程4.2构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的

致Great·2023-04-03 22:07

Transformer应用之语言翻译解析

一、数据准备首先需要准备一份训练数据集与一份测试数据集，以下是数据样例，每一行包含一条英文语句和对应的翻译成中文的语句（即训练标签）：其次通过训练集构建出中英文词典：如果按照onehot编码的方式把训练集中所有语句的单词都拿出来构建词典

m0_49380401·2023-04-03 22:10

人工智能 | CIFAR10卷积神经网络实践

二、算法步骤1、加载数据集：从本地地址path加载数据集(共有25000张jpg猫和狗的图像)中的图片，其中,取5000张作为训练集，再取5000张作为测

尘封的CPU·2023-04-03 20:34

机器学习基础概念

欠拟合：模型的预测准确性不够过拟合：算法模型的泛化性不太好（在训练集准确性很好，但在测试集上的效果不太好），及过度概括，如进行猫和狗进行分类时，训练数据中没有黄色的狗，但是猫大多是黄色的，这时机器将黄色的这个特征过度化

爱果者daodan·2023-04-03 18:33

实战项目：保险行业用户分类

代码实现导入数据探索数据处理列标签名异常创建自定义翻译函数探索用户基本信息自定义探索特征频率函数探索家庭成员字段信息探索疾病相关字段自定义函数筛选相关性高于某个值的字段探索投资相关字段探索家庭收入探索所处地区情况数据清洗删除特征删除重复值划分训练集与测试集填充缺失值填充缺失值填充众数替换填充对测试集进行填充

海星？海欣！·2023-04-03 17:23

注意力机制 | CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab程序）

Matlab程序）目录注意力机制|CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab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·2023-04-03 16:54

Chatgpt在训练过程中过拟合的表现和解决办法

ChatGPT是一个基于GPT-2模型的聊天机器人，它需要在大量的对话语料库上进行训练以获得有用的表现，在训练大模型（例如ChatGPT）时，随着训练集的增加，过拟合问题就可能出现。

roxxo·2023-04-03 15:04

PaddleNLP加载数据集和自定义数据数据集

加载数据集快速加载内置数据集目前PaddleNLP内置20余个NLP数据集，涵盖阅读理解，文本分类，序列标注，机器翻译等多项任务。目前提供的数据集可以在数据集列表中找到。

阳光男孩小宁·2023-04-03 12:32

怎么在python里面加载数据集_Python数据集加载,pytorch

"""CreatedonSatJul1812:27:152020@author:陨星落云"""#%%fromtorchvisionimportdatasetsimporttorch#%%下载数据并加载训练集

有室之用·2023-04-03 12:54

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

目的在文本分类中，经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本，而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。

Alex_Cen·2023-04-03 07:28

ResNet详解与分析

我们知道，对浅层网络逐渐叠加layers，模型在训练集和测试集上的性能会变好，因为模型复杂度更高了，表达能

shine-lee·2023-04-03 06:21

时间序列分析 | LSBoost最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）

最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）目录时间序列分析|LSBoost最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍完整程序参考资料预测结果评价指标LSBoost(最小二乘树)训练集平均绝对误差

前程算法屋·2023-04-03 04:48

matlab均值量化函数_【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用...

其核心思想就是将n维特征映射到k维上(k第n日收盘价)记为+1，跌(第n+1日收盘价训练集和测试集构造择时模型与普通的分

Lucy-露西娅·2023-04-03 01:34

卷积神经网络CNN的文本分类原理和实战

基于卷积神经网络CNN的文本分类原理和实战前言本文介绍了CNN在NLP中的应用：文本分类。

Viterbi·2023-04-02 23:47

组合预测模型 | SSA-LSTM麻雀搜索算法优化长短期记忆神经网络回归预测（Matlab程序）

“SSA麻雀搜索算法”"优化LSTM:"“lstmLayerSizes:”“2”"dropoutLayer:"“0.001”训练集平均绝对误差MA

小橘算法屋·2023-04-02 21:21

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其二

文章目录题目简介前言从ResNet开始粗鲁的解释残差结构的贡献回到实验部分模型部分代码总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像，将这些生成的图像作为扩充训练集加入到

大鸟仙童·2023-04-02 20:30

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其一

DiffusionModel简单谈谈yolo和ResNetyoloResNet总结兼拆解题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像，将这些生成的图像作为扩充训练集加入到

大鸟仙童·2023-04-02 20:00

机器学习（4）——广义线性回归

回归，我们先回忆一下线性回归的函数模型：这个函数在表示的是一个直线，平面，或者超平面，不过它有致命的缺点，它在进行一个分类问题时，比如我们举一个二分类的例子，并不能很好的进行一个拟合，假如说，存在训练集得出的

WarrenRyan·2023-04-02 17:19

机器学习之支持向量机

这个算法在1995年就已经被发表出来了，由于在文本分类任务上面表现优异，SVM算法很快就如日中天，成为机器学习的主流算法。

平平平安喔·2023-04-02 15:57

机器学习算法系列（十九）-自适应增强算法（Adaptive Boosting Algorithm / AdaBoost Algorithm）——下篇

接上篇AdaBoost-SAMME算法推导同算法步骤中的前提条件一样，假设训练集T={Xi,yi}T=\{X_i,y_i\}T={Xi,yi}，i=1，...，Ni=1，...，Ni=1，...

Saisimonzs·2023-04-02 13:42

机器学习库scikit-learn简介（一）

一部分为训练集（T

2022-07-17·2023-04-02 13:21

Embedding的理解

最近在看多标签文本分类的文章，有一种思路是将标签也和WordEmbedding一样，弄成LabelEmbedding的形式。我们平常在文本中获得的信息不知道怎么样在脑袋里理解的，它肯定是很丰富的。

未空blog·2023-04-02 11:58

如何使用OpenAI fine-tuning(微调)训练属于自己专有的ChatGPT模型？

例如，如果您的任务是文本分类，可以选择GPT或BERT等模型，并选择合适的学习率、批量大小等超参数。

源代码杀手·2023-04-02 08:26

PyTorch深度学习（11）完整模型训练

模型训练步骤准备数据集获取数据集长度（包括训练集和测试集）利用DataLoader来加载数据集搭建网络模型创建网络模型定义损失函数定义优化器设置训练参数（记录训练次数、记录测试次数、训练的轮数）训练步骤开始将训练集添加到网络模型中计算损失函数梯度归零优化器优化模型反向传播

JYliangliang·2023-04-02 05:52

tensorflow2.0 BP神经网络 fashion MNIST图像分类

神经网络实验结果致谢fashionMNIST图像分类数据集简介在2017年8月份，德国研究机构ZalandoResearch在GitHub上推出了一个全新的数据集——fashionMNIST数据集，其中训练集包含

CW96·2023-04-02 05:43

经典数据集-手写数字识别pytorch

数据集（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase）是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据集，包含了60,000个样本的训练集以及

m0_64892604·2023-04-02 04:21

手写数字识别实例

MNIST数据集由训练集和测试集组成，训练集由60000个手写体图片及对应标签，测试集有10000个手写体图片及对应标签。1）MNIST数据集中的每个图片

chpryw·2023-04-02 04:07

100天机器学习实践之第7天

这个方法有三个因素很关键：已经分好类的训练集，每条单个记录之间的距离，以及K值

fanzhh·2023-04-02 03:13

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

训练集包含已知分类类别的大量样本，每个样本具有n维特征，例如：已知一个人分类为胖或者瘦，有5个特征用于分类，这5个特征分别是体重、身高、年龄、鞋码、每天吃几碗饭。

谦虚且进步·2023-04-02 02:33

读懂ChatGPT需要掌握哪些知识

第一章自然语言处理概述1.1.什么是自然语言处理人工智能一个重要分支1.1.1.机器学习、人工智能1.1.2.自然语言处理1.2.自然语言处理应用场景1.2.1.文本分类与分析1.2.2.翻译1.2.3

AI强仔·2023-04-02 01:59

Python实现朴素贝叶斯(Naive Bayes)

、朴素贝叶斯的算法原理四、算法实现4.1导包4.2定义随机数种子4.3定义朴素贝叶斯模型4.3.1模型训练4.3.2模型预测4.3.3模型分数4.3.4NaiveBayes模型4.4导入数据4.5划分训练集

海洋.之心·2023-04-02 01:55

TSN论文介绍

目前密集间隔采样CNN方法尝试处理video，有着以下问题：1、长时间视频的计算量大，不能实时应用2、由于网络固定帧数的限制，视频过长会丢失重要信息3、需要大量的训练集，然而目前公开数据集在大小和多样性上受限很大

你饿了嘛？？·2023-04-02 00:17

浅谈ChatGPT

它在自然语言处理的各个领域，例如对话生成、文本分类、摘要生

lemonLib·2023-04-01 19:12

文本分类模型的训练、调优、蒸馏

目前已经完成的事情目前有12个模型。其中BERT的七个变种模型，因为使用的是BERT-base-chinese的预训练模型和词表，所以不要自己做embedding,换上数据集和标签就可以跑BertOrigin,BertCNN,BertLSTM,BertATT,BertRCNN,BertCNNPlus,BertDPCNN前五个传统深度学习的模型，他们是在英文的SST-2数据集上跑的。后面换成中文的w

德彪稳坐倒骑驴·2023-04-01 12:59

7个Bert变种模型baseline在7个文本分类数据集上训练和测试

引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN,BertLSTM,BertATT,BertRCNN,BertCNNPlus,BertDPCNN通用数据集情感分类：采用IMDB，SST-2,以及Yelp数据集。IMDB:run_imdb.py，两个类别，

德彪稳坐倒骑驴·2023-04-01 12:28

“机器红线”，AI算法的法律法规

有时为了满足业务进度的要求，不会进行全量全分类的处理，表现为例如将某些文本分类为other，或是将

pitwen·2023-04-01 09:00

2020年泰迪杯C题智慧政务中的文本数据挖掘应用--含全部源码

通过建立基于三层网络结构的fastText文本分类模型，聚类量化模型，熵权评估模型解决了群众留言分类，热点问题挖掘，答复意见评价等问题。针对群众留言分类问题，本文利用所给数据进行词频统计和词云图分析。

maligebilaowang·2023-04-01 04:53

Bert、GPT、ELmo对比解析及文本分类应用

BERTBERT全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，取了核心单词的首字母而得名，从名字我们能看出该模型两个核心特质：依赖于Transformer以及双向，下面来看论文中的一结构对比图：论文在最一开始就与另外两个pretrain模型：ELMo和OpenAIGPT做了对比，从结构上我们可以看出ELMo的基础是使用了LSTM，而O

lty_sky·2023-04-01 04:17

GCN-＞GAT

Inductive(归纳式)式的文本分类:训练过程中仅使用标注数据，测试数据在训练的时候没有见过。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-04-01 04:01

数据集建立和导入

title:Pytorch学习笔记-数据集建立和导入学习笔记和实现代码详见如下：“”"官方教程：训练集和测试集下载“”"importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotaspl

Yuzzz.·2023-04-01 02:42

深度学习pytorch实战四：GoogLeNet图像分类篇自建花数据集图像分类（4类）超详细代码

1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义GoogLeNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

Studying 开龙wu·2023-04-01 01:51

python_谷歌开源BERT模型文本分类出现的相关报错记录

1、pycharm加载包列表时出错:unknownprotocol:e解决方案1：网络的问题。加载不了软件包列表多数是网络连接异常导致。1、首先打开电脑检查网络。2、其次打开pycharm软件进行测试网络连接是否异常。3、最后点击重新连接网络后重新登录该软件即可。结果：不成功。网络无问题，且pycharm更新到最新解决方案2：转到Settings/AppearanceandBehavior/Sys

词一丶·2023-04-01 00:41

model的定义以及n-fold cross validation

所以，当你做k-foldcrossvalidation的时候，由一些训练集训练得到一个model，你是用未放入训练

昊昊先生·2023-03-31 23:51

基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.TF-IDF算法介绍2.TF-IDF算法步骤3.KMeans聚类4.项目实战4.1加载数据4.2中文分词4.3构建TF-IDF模型4.4KMeans聚类4.5可视化5.总结1.TF-IDF算法介绍TF-IDF(TermFrequency-Inver

艾派森·2023-03-31 23:43

python导入鸢尾花数据集_用Python进行K次交叉验证，探索鸢尾花数据集（含代码）...

K次交叉验证，将训练集朋分成K个子样本，一个零丁的子样本被保存作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练。

weixin_39975868·2023-03-31 21:56

利用ModelScope社区开源模型，实现低资源场景下的零样本文本分类

作者：王业相达摩院自然语言智能团队笔者近期在尝试解决低资源场景下的文本分类任务时，发现使用一些在ModelScope社区上开源的零样本分类模型就可以极大提高分类准确率。

阿里技术·2023-03-31 18:41

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