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文本分类训练集
【scikit-learn】03:将sklearn库用于非监督性学习 聚类
库进行统计学习【scikit-learn】03:将sklearn库用于非监督性学习聚类【scikit-learn】04:sklearn库下进行文本数据分析【scikit-learn】05:sklearn
文本分类
及评价指标
小松悦读会 | kevinelstri
·
2023-03-31 17:35
Python
Sklearn机器学习
Sklearn
聚类
sklearn
机器学习
feature scaling 特征缩放
训练模型流程以SVM为例:1.求特征,并存为可识别的数据文件(
训练集
样本,
训练集
标签,测试集样本,测试集标签)2.特征缩放3.首选RBF核4.使用交叉验证+网格法选最优参数5.使用最优参数建模6.测试里面最值得注意的有两步
Z_shsf
·
2023-03-31 17:57
machine
learning
svm
2018-04-18第三周 svm深入学习+使用线性核函数写出demo+优化1:k折交叉验证
首先是我这一周的svm学习笔记一、线性分类器在进行
文本分类
的时候,我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本,每一个样本由一个向量(就是那些文本特征所组成的向量)和一个标记(标示出这个样本属于哪个类别
土豆土豆我是potato
·
2023-03-31 17:05
Seaborn数据可视化的学习(自用笔记)
函数2、处理数值型数据的异常值boxplot()或者catplot()二、"kde"密度曲线与直方图结合1、单独画直方图2、单独画"kde"曲线3、直方图与kde曲线结合三、kde曲线用来比较测试集与
训练集
的分布四
一支彩色铅笔
·
2023-03-31 10:00
数据分析
信息可视化
数据分析
tensorflow水果识别
问题有一组水果的
训练集
,我们对模型进行训练,思路跟之前我们识别猫与狗一样。
花盆有话说
·
2023-03-31 09:32
毕业设计记录-尝试修改NMS中的IOU算法
等后天matlab的2w张图的
训练集
生成
芃芃です
·
2023-03-31 07:34
毕业设计记录
算法
深度学习
目标检测
python
图像分类卷积神经网络模型综述
从MNIST数据集的SD-1和SD-3构建的,其中包含手写数字的二进制图像:MNIST数据集将SD-3作为
训练集
,将SD-1作为测试集,但SD-3比SD-1更容易识别,原因在于SD-3来源于人工调查
big_matster
·
2023-03-31 04:44
cnn
分类
计算机视觉
《机器学习》周志华第十章
10.1K近邻学习【KNN】常用监督学习方法,基于实力学习模型,"懒惰学习"(存样不训,收测样再处理,与其相对的是"急切"学习)工作机制:给定测试样本,基于某种距离度量找出
训练集
中,与其距离最靠近的K个训练样本
Keqis
·
2023-03-31 03:34
Seetaface6 人脸识别Android开发系列(1) - 编译篇
这次Seetaface还开源了最新的推理引擎Tennis,同时人脸识别
训练集
也大幅提高,达到了亿级。为了应对不同级别的应用需
Damon_He
·
2023-03-30 23:14
关于最近爆火的chatGPT大型语言模型人工智能介绍
能够自动完成文本生成、
文本分类
、文本摘要、机器翻译、问答系统和对话生成等任务。chatGPT不断学习新知识,以便更好地服务用户。可以在各种平台
super5
·
2023-03-30 22:08
人工智能
人工智能
机器学习
语言模型
chatgpt
自然语言处理
一文读懂聚类算法原理
聚类模型学习类型:无监督算法(
训练集
为没有标签的数据)主要应用:①目标用户的群体分类;②不同产品的价值组合;③探测发现异常点孤立点。应用难点:①如何进行调参?②如何评估聚类结果?
PM见闻
·
2023-03-30 20:24
鼾声识别(python+迁移学习)
数据库说明本研究中一共使用了2个数据库:SnoringDataset和ESC-50数据库,前者作为
训练集
数据集,后者的部分数据作为测试集数据。
LJhaha
·
2023-03-30 18:11
深度学习
python
深度学习
(强推)NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言处理技术
从自动翻译、
文本分类
到情绪分析,自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。在这篇文章中,你将学习到最常见的10个NLP任务,以及相关资源和代码。为什么要写这篇文章?
懒懒小道长
·
2023-03-30 15:41
自然语言处理
机器学习
人工智能
计算机视觉
语言模型
支持向量机模型原理推导及python实现
1.基本模型定义:(硬间隔)支持向量机:假设给定线性可分
训练集
通过间隔最大化或者等价地求解相应的凸二次规划问题,从而学习到的分隔超平面为:以及相应的分类决策函数为以上模型即(硬间隔)支持向量机其中均为模型参数表示分离超平面的法向量
金穗卡
·
2023-03-30 14:48
[行人重识别论文阅读]DomainMix: Learning Generalizable Person Re-Identification Without Human Annotations
2.动态训练数据集生成部分,我们设计了三个准则用于筛选聚类结果,由此动态生成可靠的
训练集
3.在域不
zlsd21
·
2023-03-30 12:21
行人重识别论文阅读
python
行人重识别
人工智能
ChatGPT来了,让我们快速做个AI应用
过去的两讲,我带着你通过OpenAI提供的Embedding接口,完成了
文本分类
的功能。那么,这一讲里,我们重新回到Completion接口。
小极客geekbang
·
2023-03-30 12:38
程序员
后端
算法
Java
Go
计算机基础
容器
大数据
改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
第一周深度学习的实用层面一般
训练集
和测试集比例是7:3or6:2:2,但是在大数据时代(数据超过百万)我们可以将测试集和交叉验证集的比例缩小。
白兔记
·
2023-03-30 11:41
[CS229]Notes One
符号意义x(i)输入变量,输入特征y(i)输出/目标,label,准备去预测的量(x(i),y(i))单个训练样本{(x(i),y(i));i=1,...,m}
训练集
,包
MorganChang
·
2023-03-30 10:44
五、深度学习
文本分类
textRNN
原理讲解TextRNN相关论文:RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning核心点textRNN原理.pngRNN的几个策略:1.直接使用RNN的最后一个单元输出向量作为文本特征2.使用双向RNN的两个方向输出向量的连接(concatenate)或均值作为文本特征3.将所有RNN单元的输出向量的均值pooling
许志辉Albert
·
2023-03-30 07:36
从零开始完成Yolov5目标识别(四)封装一个跨设备的YOLOv5检测软件
往期文章从零开始完成YOLOv5目标识别(三)用PyQt5展示YOLOv5的识别结果从零开始完成Yolov5目标识别(二)制作并训练自己的
训练集
从零开始完成Yolov5目标识别(一)准备工作目录1.利用
明天才有空
·
2023-03-30 05:11
Yolov5
深度学习
python
怎么解决could not convert string to float问题?
在jupyter里读取csv文件做决策树的分类器导入文件,划分测试集,
训练集
后filename="D:/学生/student-por.csv"file=pd.read_csv(filename,encoding
龟派气功得生效
·
2023-03-29 20:14
决策树
机器学习
python
基于ubuntu虚拟系统下的YOLOv8模型训练部署
作用:该文件的作用是定义
训练集
的训练轮数epochs,一次
一只康仔
·
2023-03-29 18:52
YOLO
ubuntu
目标检测
生成对抗网络(GAN)
基本概念生成器生成对抗网络中的一部分,用于从随机数据或其他分布的数据中生成一个与
训练集
类似的数据.。
不负韶华ღ
·
2023-03-29 13:47
深度学习(基础)
python
交叉验证集
为了避免验证集“浪费”太多的训练数据,常见的技术是使用交叉验证:将
训练集
分成若干个互补子集,然后每个模型都通过这些子集的不同组合来进行训练,之后用剩余的子集进行验证。
背把锄头去挖土
·
2023-03-29 09:18
分类5:机器学习处理帕尔默企鹅数据
目录1介绍2导入包3导入数据,打印数据信息4缺失值处理,使用impute5特征编码6划分标签特征,
训练集
测试集7归一化8模型训练和验证1介绍帕尔默企鹅数据集是分类问题,每一列的含义如下:species离散值标签信息
王小葱鸭
·
2023-03-29 07:37
数据分析
机器学习
python
sklearn
回归预测4:机器学习处理加利福尼亚房价数据集
目录1介绍2工具箱导入3导入数据数据分析4拆分标签和特征5ocean_proximity特征编码6划分
训练集
-测试集7模型训练和验证1介绍我们使用CaliforniaHousingPrices数据集进行预测
王小葱鸭
·
2023-03-29 07:36
数据分析
机器学习
python
人工智能
注意力机制 | CNN-BiLSTM-Attention基于卷积-双向长短期记忆网络结合注意力机制多输入单输出回归预测(Matlab程序)
程序)目录注意力机制|CNN-BiLSTM-Attention基于卷积-双向长短期记忆网络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
小橘算法屋
·
2023-03-29 04:30
CNN-BiLSTM
BiLSTM-Att
注意力机制
多输入单输出
Node Classification with Graph Neural Networks(使用GNN进行节点分类)
文章目录Setup准备数据集处理和可视化数据集拆分数据集为分层
训练集
和测试集训练和评估的实现FeedforwardNetwork(FFN)构建一个Baseline神经网络模型为baseline模型准备数据训练
AcceptGo
·
2023-03-29 04:04
Graph
Neural
Networks(GNN)
深度学习
图机器学习
深度学习
ACL'22 | 使用对比学习增强多标签
文本分类
中的k近邻机制
来自:南大NLP01—研究动机多标签
文本分类
(简称MLTC)是自然语言处理领域中一个十分重要的任务,其旨在从一个给定的标签集合中选取出与文本相关的若干个标签。
zenRRan
·
2023-03-29 01:34
算法
数据仓库
大数据
python
机器学习
NLP(新闻
文本分类
)——数据读取与数据分析
初始数据importpandasaspddf_train=pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/nlp/news-data/train_set.csv/train_set.csv',sep='\t')df_test=pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/n
浩波的笔记
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2023-03-29 00:35
NLP
机器学习
python
nlp
2D UNet++ ResBlock脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现
VGGBlock通道数[32,64,128,256,512]ResBlockVGGBlock玖零猴:凯明之作Resnet+心路历程[超详]+解决退化问题+让网络变得更深成为现实BraTs数据准备数据来源本文用的
训练集
和验证集均
玖零猴
·
2023-03-29 00:02
#
医学影像分割
#
PyTorch
实战
深度学习
pytorch
机器学习
tensorflow(神经网络)学习笔记(四)之基于LSTM和CNN的新闻分类模型(笔记)
:分词词语->id,将词语转化成id表示id矩阵:matrix->[|V|,embed_size]词语A->id(5)生成一个字典型的词表label->id来表示数据来源:搜狐新闻数据集提取码fech
训练集
大概为
cmzz
·
2023-03-29 00:05
机器学习
笔记
python
LSTM
NLP入门之新闻
文本分类
竞赛——
文本分类
模型
一、Word2Vecword2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本,我们选取一个上下文窗口和一个中心词,并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此,word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达,是一种高效的在线学习算法。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测,对应的两个算法分别为:Skip-grams(SG):预测
一阵星星雨
·
2023-03-29 00:34
competition
神经网络
自然语言处理
python
算法
大数据分析案例-基于随机森林算法构建新闻
文本分类
模型
♂️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+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商
艾派森
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2023-03-28 23:49
大数据分析案例合集
python
数据分析
pandas
数据挖掘
大数据
python算法工程师面试题_算法工程师面试题整理
基本方法如何划分
训练集
?如何选取验证集?什么是偏差和方差?什么是过拟合?深度学习解决过拟合的方法有哪解决欠拟合的方法有哪些?深度模型参数调整的一般方法论?优化方法简述了解的优化器,发
weixin_39949894
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2023-03-28 21:45
python算法工程师面试题
Keras应用搭建好的模型三可视化loss和acc曲线
其实,在我们进行六步法中的model.fit()时,loss和acc就已经自动保存了,那么只要使用history就可以将其复现,代码如下:#loss是
训练集
loss,val_loss是测试集loss#sparse_categorical_accuracy
NNNJY
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2023-03-28 21:53
Keras
神经网络
Task5 朴素贝叶斯、SVM、LDA主题模型
任务朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行
文本分类
SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行
文本分类
LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征,在之前特征的基础上加入主题特征进行
文本分类
朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯被称为朴素是因为引入了几个假设
_一杯凉白开
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2023-03-28 18:21
PyTorch框架实现
文本分类
的3个案例
PyTorch框架实现
文本分类
的案例案例1:情感分析案例2:垃圾邮件分类案例3:多标签分类小结本文将介绍3个使用PyTorch框架实现
文本分类
的案例案例1:情感分析在这个案例中,我们将使用PyTorch
高山莫衣
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2023-03-28 07:05
pytorch
机器学习and深度学习
pytorch
分类
python
西瓜书第二章(01)
今天整理西瓜书2.1-2.4概念问题学习器在
训练集
上表现出来的误差叫做训练误差,而在测试集上表现出来的叫做“泛化误差”当学习器把训练样本学的太好了的时候,很可能已经把训练样本上的一些独特的特点当作了所有对象都会有的特性
超级皮卡丘囧rz
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2023-03-27 22:30
StatQuest学习笔记|用R实现随机森林
在大多数机器学习中,我们需要划分
训练集
和测试集。
亚里亚的塔
·
2023-03-27 22:27
python简单线性回归---鸢尾花
=aX+b目的找出a,b的值,即可建立一个简单的线性回归模型,从而进行趋势预测对数据进行简单的线性回归分析:1:获取数据集2:指定特征值x目标值y(如特征值:屁股为红色,目标值为猴子)3:数据集划分(
训练集
胖子是个潜力股
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2023-03-27 16:17
数据分析
python
AI之NLP:自然语言处理技术简介(是什么/学什么/怎么用)、常用算法、经典案例之详细攻略(建议收藏)daiding
案例实践3.1、机器翻译3.2、语音识别(AutomaticSpeechRecognition)3.3、中文分词3.4、词件标注与命名实体识别3.5、关键词提取算法3.6、句法分析3.7、文本向量化3.8、
文本分类
一个处女座的程序猿
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2023-03-27 16:44
NLP
python
人工智能
开发语言
乒乓球我的最爱
正反手训练正反手训练热身训练热身
训练集
体对打的时候总是觉得很累,先是半小时的热身训练,沿整个训练场跑七八圈,跑的腿酸困,再做正手反手训练,然后和对手进行比赛,每次当自己
薛皓博
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2023-03-27 15:10
tensorflow 2.0 下 bilstm + attention 实现
文本分类
demo
代码如下:需要注意一下几点:1)利用keras里面的layer或者variable,尽量取一个名字,不然多个相同的layer出来,跑的时候会报错2)Bidirectional必须一个正向一个反向3)CategoricalCrossentropylossfun的输入参数不能写反了,事实上,写反了,这个函数不会报错,只会训练不出来,因为函数内部有个类型转换的,这个笔误很难发现4)@tf.functio
bamuyy
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2023-03-27 12:18
【笔记】机器学习之模型的评估与选择
经验误差与过拟合错误率错误率=分类错误数/样本总数精度=1-错误率经验误差我们把机器学习的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差,学习器在
训练集
上的误差叫经验误差,在新样本上的误差叫泛化误差。
谢特诞生了
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2023-03-26 19:54
AI数据采集与标注
监督学习的
训练集
要求包括输入输出,也可以说是特征和目标。
训练集
中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类无监督学习输入数据没有被标记,也没有确定的结果。
宁静消失何如
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2023-03-26 16:55
Pytorch学习——22种transforms数据预处理方法
一、图像增强数据增强又称为数据增广,数据扩增,它是对
训练集
进行变换,使
训练集
更丰富,从而让模型更具泛化能力二、transforms——裁剪1.transforms.CenterCrop功能:从图像中心裁剪图片
东汄
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2023-03-26 08:20
深度学习
深度学习
机器学习案例1:KNN实现鸢尾花分类
说明完整的代码在最后目录结构文章目录案例1:KNN实现鸢尾花分类1.数据集介绍和划分:2.
训练集
显示:3.模型创建、训练和评估:4.探究不同K值对于
自学小白菜
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2023-03-26 07:43
机器学习案例
分类
python
PyTorch入门(六)使用Transformer模型进行中文
文本分类
在文章PyTorch入门(五)使用CNN模型进行中文
文本分类
中,笔者介绍了如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文
文本分类
。本文将会使用Transformer模型实现中文
文本分类
。
山阴少年
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2023-03-26 07:31
机器学习
NLP
pytorch
transformer
分类
随机梯度下降
SGD已成功应用于在
文本分类
和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏的机器学习问题。对于稀疏数据,本模块的分类器可以轻易的处理超过10^5的训练样本和超过10^5的特征。
Powehi_
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2023-03-25 22:22
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