文本分类训练集第54页

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

【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

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

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

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

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

《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

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

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

(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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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·2023-03-29 00:35

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

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

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

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·2023-03-28 23:49

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_39949894·2023-03-28 21:45

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·2023-03-28 21:53

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·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·2023-03-28 07:05

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