文本分类训练集第55页

sklearn-监督学习-分类与回归

一、分类模型1.KNN算法函数：KNeighborsClassifier()思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数

Jana_LU·2023-03-18 16:56

TASL05 模型建立和评估

分组聚合等一系列的数据预处理都是基于该库matplotlib：绘图模块，上一个任务数据可视化就基于该库完成seaborn:绘图模块，基于Matplotlib的数据可视化库，提供了一个高级界面，用于绘制引人入胜且内容丰富的统计图形切分训练集和数据集划分

忘词x·2023-03-18 13:12

数据挖掘-支持向量机

SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界，该子集称作支持向量。最大边缘超平面SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面，让其作为决策边界，那么什么是最大边缘超平面呢？

花讽院_和狆·2023-03-18 10:26

ResNet -- 卷积神经网络

但当模型深度达到某个程度后继续加深会导致训练集准确率下降。该如何解呢？可以从一个假设入手，假设是因为网络过深而无法优化。

元宝的技术日常·2023-03-18 08:47

Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类

笔记摘抄语料链接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg提取码：tzaoneg.txt和pos.txt各5000条酒店评论，每条评论一行。1.导包和设定超参数importnumpyasnpimportrandomimporttorchimportmatplotlib.pylabaspltfromtorch.nn.utilsimportclip

皮一下很开心的豆子·2023-03-18 01:44

KNN-K近邻学习

K近邻算法概述K近邻（k-NearestNeighbor，简称KNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测

混蛋哥·2023-03-17 21:16

2.2 代价函数

这个参数决定了直线相对训练集的准确程度，它们之间的差距（下图蓝线）也就是建模误差(modelingerror)。image当建模误差的平方和最小时，也就是直线

吾儿滨滨·2023-03-17 12:50

天池学习赛-NLP新闻文本分类（1/6）-赛题理解

NLP新闻文本分类赛题地址赛提数据1、赛题背景赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。2、赛题数据赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。

粉红狐狸_dhf·2023-03-17 11:32

fansOfLebron·2023-03-17 09:31

ChatGPT：开启AI新纪元-人工智能AI

其中，自然语言处理技术的应用尤为广泛，人们使用自然语言处理技术来进行语音识别、机器翻译、文本分类等。

lucky-zhao·2023-03-17 07:12

互联网摸鱼日报（2023-03-15）

互联网摸鱼日报（2023-03-15）InfoQ热门话题利用ModelScope社区开源模型，实现低资源场景下的零样本文本分类无需豪掷数亿造超算，用笔记本就能运行650亿参数大模型：这位程序员仅用一晚上就做到了提高软件质量

每日摸鱼大王·2023-03-17 07:33

task8

文本分类使用双向循环神经网络imageimage使用卷积神经网络->TextCNNTextCNN模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。

欧飞红·2023-03-16 20:55

逻辑斯谛回归（代价函数，梯度下降） logistic regression--cost function and gradient descent

逻辑斯谛回归（代价函数，梯度下降）logisticregression--costfunctionandgradientdescent对于有m个样本的训练集,。

天泽28·2023-03-16 20:05

浅层神经网络

在训练集中，输入层和输出层的数值是可以观察到的，而这些中间层的真实数值是看不到的，所以叫做隐藏层。输入样本x可以用表示，这里的a也表示激活的意思，它意味着网络中不同层的值会传递给后面的层。

小王子特洛伊·2023-03-16 20:42

使用Pytorch构建第一个神经网络模型附案例实战

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2.4.2数据类型转换

·2023-03-16 19:42

测试阶段模型自适应方法总结

DA假设我们有多个个带标签的训练集（源域），这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好（目标域），但是在训练过程中根本不知道目标域是什么，这个时候如何提升模型泛化性呢？

PaperWeekly·2023-03-16 16:13

Keras 课程表

1.5Keras介绍1.5.1Keras序贯模型与函数式模型1.5.2Keras网络模型1.5.3利用Keras对数据进行预处理1.5.4利用Keras对网络进行配置1.6实战：搭建神经网络模型进行图像与文本分类二

lourd·2023-03-16 15:56

tensorflow训练保存检验模型基本流程

参考：TensorFlow运作方式入门http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_tf.html注意以下代码仅为示例Step1准备数据输入按需制作训练集Step2

Rashawn·2023-03-16 14:17

迭代次数和熵之间关系的一点联想

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)做一个网络来分类A和B，网络输入只有3个节点，每个训练集只有3张图片。

黑榆·2023-03-15 17:35

线性回归及梯度下降

我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实

帝都De雾霾·2023-03-15 16:42

人工智能职业导向

程序：算法+文档1.需求分析（约束）2.可行性分析3.概要设计4.详细设计5.检测特征，经验，探测器叫权重（模型）下采样池化数据集：标签：二分类，多分类训练集80%正常假如90%（过拟合）测试集20%异常验证集框架

过期的牙膏·2023-03-15 15:30

方差和偏差

/blog-cn/posts/bias-variance/误差一般包含偏差，方差和噪声偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序,即刻画了学习算法本身的拟合能力.方差：方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化

闫阿佳·2023-03-15 12:18

One-Shot Learning

，需要60000张训练图像，平均一个类别需要6000张训练图像One-Shot试图将一个类别的训练图像减少，极端情况时只有一张图片2.在新类别的数据出现时，无需重新训练传统的神经网络无法处理没有出现在训练集中的类别例

南国_·2023-03-15 10:02

ChatGPT研究分享：机器第一次开始理解人类世界

（已知训练集停留在了2021年）认识算法原理个人认为

captain_hwz·2023-03-15 09:07

机器学习之支持向量回归(SVR)——南京审计大学金审学院

第1题B第2题B第3题C第4题B第5题D第6题AC第2关：线性支持向量机本关任务：使用sklearn实现线性支持向量机，并通过癌细胞数据中训练集对模型进行训练，再对测试集癌细胞数据进行识别。

Ssaty.·2023-03-15 07:21

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

论文总体结构一、摘要使用卷积神经网络处理句子级别文本分类，并在多个数据集上有好的效果二、Introduction(背景介绍)使用预训练词向量和卷积神经网络，提出一种有效分类模型本文的主要契机:1、深度学习的发展

BUPT-WT·2023-03-15 07:07

论文阅读-Convolutional Neural Networks for Sentence Classification（TextCNN）

TextCNN模型作为文本分类模型，通过验证实验以及业界的共识，在文本分类任务中，CNN模型已经能够取到比较好的结果，虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点，但是CNN模型训练的效率更高。

夏殇0808·2023-03-15 07:36

经典文献翻译《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》——2014年

《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》——2014年《基于CNN的句子级别的文本分类》Abstract摘要1Introduction

云不见·2023-03-15 07:55

【NLP】TextCNN: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

TextCNN是一种卷积神经网络，用于文本分类和其他自然语言处理任务。它的核心思想是通过卷积操作捕捉文本中的局部特征，并将这些特征组合成全局的表示。下面是TextCNN的详细原理。

拟禾·2023-03-15 07:53

softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数

hardmax就是直接选出一个最大值，例如[1，2，3]的hardmax就是3，而且只选出最大值，非黑即白，但是实际中这种方式往往是不合理的，例如对于文本分类来说，一篇文章或多或少包含着各种主题信息，我们更期望得到文章属于各种主题的概率值

zhaotun123·2023-03-15 02:21

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

目录前言一、公式推导1.1将评分函数表达为矩阵形式1.2标量对列向量求导规则1.3单个样本对权重求导到全训练集二、实现代码前言矩阵对矩阵求导法则：从上面公式可以看出，矩阵对矩阵求导，会导致维度倍增，即dC

清风微升至·2023-03-15 01:42

调参整理

RF,GBDT,xgboost调参方法整理训练集、测试集loss容易出现的问题总结trainloss不断下降，testloss不断下降：说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变

ZAK_ML·2023-03-14 19:14

神经网络过拟合什么意思,神经网络中解决过拟合

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。相关介绍：人工神经网络（ANN）或联结主义系统是受构成动物大脑的生物神经网络的启发但不完全相同的计算系统。

ai智能网络·2023-03-14 07:53

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

口头描述给定测试集里某个点，基于某种距离度量计算它与训练集中每个点的距离，按照距离递增依次排序，选取与当前点距离最小的K个点

木杉Vincent·2023-03-14 07:49

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的

　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

过拟合与欠拟合

1过拟合和欠拟合是什么拟合（Fitting）：模型能不能很好的描述某些样本，并且有比较好的泛化能力过拟合（Overfitting）：就是太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测

AI有温度·2023-03-14 07:36

从零建立回归模型步骤 (2020.04.17)

1.明确需求（因变量Y）2.数据清洗（缺失值、异常值、分类变量）异常值：默认三倍标准差之外分类变量：多为汉字和字母标识3.相关分析（将每个待选X与Y求相关系数、画散点图）4.分隔测试集与训练集5.回归（

似海深蓝·2023-03-14 02:01

建模调参总结及实战项目（3）

根据天池项目建模调参总结而出机器学习算法的基础知识详见：1.线性回归模型将训练集分为train_X特征变量,train_y结果变量train_X=train[continuous_feature_names

茶小美·2023-03-13 20:33

如何提升bert在下游任务中的性能

本文以文本分类为例，介绍几种能帮你提高下游任务性能的方法。Furthe

小蛋子·2023-03-13 19:39

第六届智慧城市比赛--全景图定位

简单说就是每个场景他都给一组图片（用Insta360Pro2相机拍摄的六个鱼眼图片和对应的合成全景图），图片如下：给定了标定的相机内参以及训练集的绝对坐标，如下（图片名称，x，y，z）：任务要求：对同一个场景下测试集的图片进行定位二

星云舰长·2023-03-13 18:22

ng deep learning 学习笔记

先快速搭建一个神经网络，看看训练集效果，调整，看dev集的cv效果，调整，看test集效果，调整，最后看实际数据的效果，再调整。deeplearning思维导图.png

ddm2014·2023-03-13 17:09

python数据样本不平衡处理

#将数据拆分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state

钢能锅·2023-03-13 10:33

TextCNN详解

ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification（基于卷积神经网络的句子分类）三大顶会ACLEMNLPNAACL一、论文总览：Abstract：使用卷积神经网络处理句子级别的文本分类

Wo0_0aa7·2023-03-13 09:54

损失函数的认识

不论是什么模型，所用的方法都是让模型进行准确的预测判断，在此过程中，会使用训练集对模型进行训练，根据误差调整模型使之更为精确，使得误差减小到可接受范围以内，而量化误差的数学方法就是损失函数，损失函数分为以下两类

灼清回梦·2023-03-13 07:58

bp神经网络算法步流程_训练及优化神经网络基本流程之第0到6步

输入层的单元个数取决于特征个数，也就是；输出层的单元个数取决于训练集中结果的类别数量。具

weixin_39574140·2023-03-13 07:53

文本分类对比学习

对比学习在无监督环境下通过自我监督进行表征学习方面取得了显著的成功。然而，有效地使对比学习适应于监督学习任务在实践中仍然是一个挑战。DUALCL旨在开发一种在有监督的环境下进行对比学习的更自然的方法。在它们的发展中的一个关键见解是，监督表示学习应该包括学习两种量：一种是输入x在适当空间中的特征z，该特征z对于分类任务具有足够的区分性，另一种是该空间上的分类器，或者可替换地，作用于该空间的分类器的参

miss9785·2023-03-13 07:50

机器学习 | 实验二：多变量线性回归

数据这是俄勒冈州波特兰市的一套房价训练集，其中输出y(i)是价格，投入的x(i)是居住面积和卧室的数量。有m=47个训练样例。

啦啦右一·2023-03-13 07:29

Rosenblatt感知器

Rosenblatt感知器只能用于线性可分模式，并且Rosenblatt证明了当训练集(模式向量)取自两个线性可分的类时，感知器算法是收敛的，算法的收敛性证明称为感知器收敛定理。

Powehi_·2023-03-13 03:40

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task1

为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集

怕热的波波·2023-03-12 18:03

【笔记】NLP分类方法

摘录于下文，对NLP分类方法大概了解，内示例代码入门|CNN也能用于NLP任务，一文简述文本分类任务的7个模型0.数据预处理这一部分讲述了数据来源({0,1}情感数据)、测试集划分(1/10)、噪声清洗

PancakeCard·2023-03-12 18:43

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