文本分类训练集第54页

吴恩达深度学习--梯度下降法

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。

862180935588·2023-03-25 19:43

基于pytorch搭建Resnet18网络结构

我们都知道神经网络深度不断增加，会出现两个问题：1.梯度弥散、梯度爆炸2.退化问题，训练集的准确率下降基于以上问题何凯明于2015年提出了残差神经网络（ResNet），此网络在深度够深的前提下训练集的准确率也不会下降太多

cat比deeplearning重要·2023-03-25 18:13

【机器学习】模型融合

sklearn函数：KFold（分割训练集和测试集）-知乎(zhihu.com)模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。

—Xi—·2023-03-25 18:58

银行贷款违约风险预测

一共有8个数据集，包括1个主训练集，1个测试集和6个辅助信息表，主训练集特征主要有用户的个人属性，包括用户的性别，职业，是否有车，是否有房，房子面积等基本信息，辅助信息表包括用户的历史申请信息，历史账户余额信息

xp100·2023-03-25 14:15

机器学习基本概念

其中每个样本称为一个“训练样本”，训练样本组成的集合称为“训练集”，测试样本组成的集合称为“测试集”。模型在训练集上的误差通常称为“训练误差”或“经验误差”，在测试集上的误差通常称为“测试误差”。

milaier·2023-03-25 12:53

《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- 实战文本分类与命名实体识别，快速构建知识图谱（王晓华著）

⚽开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x《基于Tensorflow的知识图谱实战》（王晓华著）知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本书选用TensorFlow2作为深度学习的框架，从基础语

deng_den·2023-03-25 07:12

高曝光率词汇之一：Attention Mechanism 注意力机制

ImageClassification)、图像问答(VisualQuestionAnswering)、机器翻译(MachineTranslation)、语音识别(VoiceRecognition)以及文本分类

张土豆·2023-03-25 07:28

天池新闻文本分类-01赛题

一:背景本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场——零基础入门NLP之新闻文本分类挑战赛。

ochipe·2023-03-25 06:30

短文本的LDA模型实现及应用(二)

在主题模型的构建中，如果训练集较小，效果通常不会太理想(对监督学习)，但是大数据量语料分析，常规方式性能堪忧，微软开源的LightLDA在性能上有了很大的提升。

jimmy_wong_cnbj·2023-03-25 06:59

防止过拟合的基本方法

发现过拟合问题在训练神经网络时，我们常常有训练集、测试集和验证集三种数据集。有时候我们会发现，训练出来的神经网络在训练集上表现很好（准确率很高），但在测试集上的准确率比较差。

zealscott·2023-03-25 02:51

Python深度学习06——Keras循环神经网络实现文本分类

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。接着上一节用循环神经网络做回归，本次使用循环神经网络处理文本数据，自然语言。实现分类问题，使用路透社数据集，做文本的情感分类。由于Keras自带该数据集，处理一下可以直接使用（如果想学怎么把

阡之尘埃·2023-03-25 00:53

最强NLP模型-BERT

简介:BERT,全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类

hiyoung·2023-03-24 20:44

Python篇—文本分类

1.自然语言整体概览文本分类方法集锦基于text-cnn文本分类基于SVM基于dnn的文本情感分析多类别文本分类中文文本分类文本分类之机器学习自然语言处理工具简介我爱自然语言处理2.爬虫爬取网易云音乐技术路径

年少轻狂不能用来挥霍·2023-03-24 19:15

交通数据的时间序列分析和预测实战

★然后将数据分为训练集和验证集，简单介绍了并应用多个时间序列预测技术，如朴素法、移动平均方法、简单指数平滑、霍尔特线性趋势法、霍尔特-温特法、ARIMA和SARIMAX模型。

程序员的隐秘角落·2023-03-24 15:22

第四章决策树——章节练习

1.试证明对于不含冲突数据（即特征向量完全相同但标记不同）的训练集，必存在与训练集一致（即训练误差为0）的决策树。答：采用反证法。

XavieR_ZzQ·2023-03-24 12:29

从零开始完成YOLOv5目标识别（六）用接续训练完成大规模数据集训练（以FLIR为例）

一种扩充数据集的方式从零开始完成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

明天才有空·2023-03-24 09:36

数据挖掘——分类算法——KNN

KNN(KNearestNeighbors):K近邻分类算法KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。

weixin_33893473·2023-03-24 07:52

Task5 基于深度学习的文本分类2

Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节，我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型，但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。

qq_39974560·2023-03-24 07:48

【目标检测 DETR】通俗理解 End-to-End Object Detection with Transformers，值得一品。

1.1EtoE1.2self-attention1.3引入位置嵌入向量1.4消除了候选框生成阶段2.SetPrediction2.1N个对象2.2Hungarianalgorithm3.实例剖析4.代码4.1配置文件4.1.1数据集的类别数4.1.2训练集和验证集的路径

莫余·2023-03-24 02:08

人工智能主要研究方向

主要分类包括机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等计算机视觉（CV）：一门研究如何使机器“看

我家住在罗马·2023-03-24 01:56

【分割数据集操作集锦】毕设记录

1.按要求将CSV文件转成json文件有时候一些网络模型的源码会有data.json这样的文件里面存放了训练集和验证集的信息，这里我们根据csv格式的表格生成json文件。

bulibuli蛋·2023-03-23 21:15

2020-04-02李宏毅深度学习与人类语言处理笔记2（DLHLP2020-note2）-

grapheme：书写的基本单位image.png好处：不需要lexicon；训练集中没出现过的不影响测试集。挑战：对应关系比较复杂；需要自己学习出g

白骨鱼石·2023-03-23 20:13

卷积神经网络与Pytorch实践（一）

卷积神经网络是一种以图像识别为中心，并且在多个领域得到广泛应用的深度学习方法，如目标检测、图像分割、文本分类等。

城南皮卡丘·2023-03-23 07:52

ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

一个处女座的程序猿·2023-03-23 07:33

中文文本标注工具调研以及BRAT安装使用

背景：最近的工作需要对文本先进行标注，然后才可以做接下来的文本分类工作。其中主要内容是对一段文本打标签，标记该文本描述了一个我们预定义的种类标签。

凌烟阁主5221·2023-03-23 00:07

Boost-Adaboost

Adaboost假定这里给一个二分类的数据集:我们先来看一下Adaboost的步骤输入数据T初始化训练数据的权重分布:对:使用具有权值分布的训练集进行学习,得到基本的分类器:计算在训练数据集上的误差率计算的系数

zhouycoriginal·2023-03-23 00:35

神经网络（四）：应用示例之分类

（为了更好地展示神经网络的特点，我们在这个示例中并不划分训练集和测试集）。分类是机器学习最常见的应用之一，之前的章节也讨论过很多解决分类问题的机器学习模型，比如逻辑回归和支持向量学习机等。

tgbaggio·2023-03-22 21:52

python 人工智能算法之随机森林流程详解

具体来说，随机森林的训练过程可以分为以下几个步骤：首先从原始数据集中随机选择一定数量的样本，构成一个新的训练集从所有特征中随

·2023-03-22 16:15

Task7 卷积神经网络

利用Text-CNN模型来进行文本分类。文本分类实现数据集处理流程图数据处理步骤+每一步处理的目的如下图所示：文本分类实现数据集处理流程图数据处理部分实现读数据其中数据是已经jieb

_一杯凉白开·2023-03-22 15:49

Datawhale组队学习NLP_Bert抽取式问答学习笔记

github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers任务：抽取式问答数据集：squad三个key：“context","question"和“answers”#展示训练集的第一个句子

宝友你好·2023-03-22 07:37

论文讲解-Tripartite: Tackle Noisy Labels by a More Precise Partition

2202.09579.pdf领域：知识蒸馏1.abstract&motivation数据质量对于模型精度至关重要，数据集中一般混有部分噪声数据或者误标注的数据，误标注的数据会导致模型学偏，因此最好的办法就是在训练集中去除这种数据

littletomatodonkey·2023-03-22 07:33

Kaggle | Titanic - Machine Learning from Disaster【泰坦尼克号生存预测】 | baseline及优秀notebook总结

数据的数量较少（训练集892条，测试集419条），因此，就算找到有效的特征有良好的准确度，但很有可能因为一些小变动就让准确度下降。

幼稚的人呐·2023-03-22 07:29

bpe原理

使用UNK表示模型词典以外的单词，OOV表示训练集里面没有的单词。

水星no1·2023-03-21 16:40

爬虫入门笔记

【数据集】—>[训练集]+测试集jquery是什么？document.gete选择器可以快速写代码。—使得js编程更加简单

CL_0201·2023-03-21 14:04

用Pytorch构建第一个神经网络模型（附案例实战）

topics/613989052目录一、Pytorch简介二、实验过程2.1数据集介绍2.2加载数据2.3数据预处理2.3.1特征转换2.3.2缺失值处理2.3.3样本不平衡处理2.4特征工程2.4.1划分训练集和测试集

Mr.长安·2023-03-21 11:24

独立性假设与先验后验

1.机器学习假设训练集样本独立同分布机器学习建立在当前获取到的历史数据[训练集]，对未来数据进行预测、模拟。

谢小帅·2023-03-21 09:40

概念

Paste_Image.png实例-样例Paste_Image.png训练集-测试集-标记（结果）是否知道结果Paste_Image.png分类-回归Paste_Image.png特征值-监督学习Paste_Image.pngPaste_Image.png

lmem·2023-03-21 05:02

第2章模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。目的是：为了获取泛化误差小的学习器，且无法获知新样本，所以努力使经验误差（训练误差）Min。

日月一人·2023-03-21 04:09

训练集、开发集和测试集数据划分以及机器学习参数调整

1.如何选择训练集、开发集和测试集数据？a.一般需要将样本分成独立的三部分训练集（trainset），开发集（developset）和测试集（testset）。

戴上世界的眼睛·2023-03-20 18:55

论文阅读——StarSpace:Embed All The Things!

Abstract作者提出了StarSpace，一种通用的神经嵌入模型，可以解决各种各样的问题：标记任务，如文本分类，排名任务，如信息检索/网络搜索，基于协作过滤或基于内容的推荐，嵌入多关系图表，学习单词

泽泽馥泽泽·2023-03-20 17:41

一些小Tips

2.三个数据集：training（训练集）：是用于训练网络，计算梯度更新权值，找到最好的网络validation（验证集）：在训练的过程中用一组新的数据随机验证训练的网络，通过误差在训练集和验证集上的变化来判断是否到达预期的点

番茄死啦·2023-03-20 17:56

自然语言处理

自然语言处理用于拼写检查、关键字检索、文本挖掘、文本分类、机器翻译、客服系统以及负责对话系统。

Angeliaaa·2023-03-20 07:19

BERT 文本分类 fine-tuning

本文在此基础上介绍如何进行文本分类任务。

风玲儿·2023-03-20 07:50

NLP 学习6

基于深度学习的文本分类Transformer原理Transformer是在"AttentionisAllYouNeed"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分是由相同数量的解码器的堆叠

Cxgoal·2023-03-20 06:58

数据预处理

1、数据预处理中测试集和训练集都需要归一化么？（https://www.zhihu.com/question/324516746）要归一都归一，不归一的话都不归一。分布相同的情况下，测试才有效。

无量儿·2023-03-19 14:05

7、迁移学习

fasttext工具使用fasttext工具进行文本分类获取数据获取烹饪相关的数据集,它是由facebookAI实验室提供的演示数据集https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext

C--G·2023-03-19 07:45

DL之LSTM/GRU/CNN：基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例

框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例#1、定义数据集#2、特征工程#2.1、挑选入模特征#2.2、对数据切分并统一进行归一化处理#3、模型训练与验证#3.1、切分数据集将训练集和测试集

一个处女座的程序猿·2023-03-19 07:57

训练集、验证集、测试集-知多少

/blog.csdn.net/kieven2008/article/details/81582591https://www.cnblogs.com/crazyacking/p/6737955.html训练集

清水捡豆子·2023-03-18 23:43

基于snownlp的二次训练

1、snownlp是一个处理中文的类库，有中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、拼音、繁简、提取关键词摘要等功能。下载后可以直接用，不用训练。

Paddle·2023-03-18 22:11

第二周学习小结

在训练集中能看到输入层的输入和输出层的输出，但是看不到隐藏层中的数据，这就是所谓的“隐藏层”。

donald_b3e3·2023-03-18 22:46

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