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文本分类训练集
文本分类
经典模型复现--TextCNN(基于PyTorch)
前言复现经典论文,可以回顾深度学习和自然语言处理基础,强化对常用模型的理解,体会经典模型中蕴含的设计哲学,为后续实现自己的模型打下良好基础。如果不深入了解深度学习原理,对基本的模型都不能实现,只会拿开源代码抄抄改改,就会陷入盲目调参的误区,最终浪费时间又一无所获。因此,我们要避免成为调包侠、调参侠,强化对模型的主人翁意识,做到调参有的放矢,方能事半功倍。自己动手实现一个模型并达到或接近原论文效果,
WritingHere
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2023-03-12 17:51
机器学习第二周-如何评价模型好坏
一、数据拆分如果将全部的原始数据当做
训练集
直接训练出模型,然后投入到真实环境中,这种做法是不恰当的,可能存在一定问题,这时候可以对原始数据集进行拆分,拆成训练数据集和测试数据集,根据测试结果判断模型效果
繁华落幕_0f7c
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2023-03-12 13:33
机器学习笔记之—SVM
假定有一个
训练集
,它要么属于正例,要么属于负例。在分类问题当中,我们最基本的想法就是基于
训练集
D在样本空间中找到一个划分超平面,将不同的样本分开。这样的划分平面有很多,哪一个是最好的呢?
Seven_Xiong
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2023-03-12 09:16
2019-10-17
Mnist数据集的
训练集
和测试集数据下载:数据下载完成后还需要做数据装载操作:
standineachothe
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2023-03-12 08:50
多元回归分析 | BP神经网络多输入单输出预测(Matlab完整程序)
多元回归分析|BP神经网络多输入单输出预测(Matlab完整程序)目录多元回归分析|BP神经网络多输入单输出预测(Matlab完整程序)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
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2023-03-12 07:09
多元回归分析(Matlab)
神经网络
BP神经网络
多输入单输出
Matlab完整程序
神经网络 专业术语解释(Step、Batch Size、Iteration、Epoch)
目录1、名词解释2、换算关系3、举例说明1、名词解释Step(步):训练模型的步数(遍历学习一次
训练集
数据所需要的Batch数量),跟iteration一样。
坚持更新的小菜鸡
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2023-03-12 07:06
AI
神经网络
batch
深度学习
感知器算法
具体来说,给定一个
训练集
D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)}D=(x1,y1),(x2,y2),...,(
丰。。
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2023-03-12 07:33
机器学习数学基础
机器学习笔记
算法
机器学习
深度学习
YOLOv7 pytorch
yolov7主干yolov7数据集处理代码:yolov7数据集处理代码yolov7训练参数解释:yolov7训练参数【与本文代码有区别】yolov7训练代码详解:yolov7训练代码详解目录训练自己的
训练集
训练自己的
训练集
此处的数据集是采用
爱吃肉的鹏
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2023-03-12 07:32
YOLO
pytorch
深度学习
Python实现随机森林(Random Forest)
、随机森林的算法原理四、算法实现4.1导包4.2定义随机数种子4.3定义随机森林模型4.3.1模型训练4.3.2模型预测4.3.3模型分数4.3.4RandomForest模型4.4导入数据4.5划分
训练集
༺࿈ 海洋༒之心 ࿈༻
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2023-03-12 07:30
机器学习经典算法实现
python
机器学习
深度学习
人工智能
sklearn
基于树模型的集成算法---AdaBoost
一、模型介绍Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个
训练集
训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
自由调优师_大废废
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2023-03-11 22:08
CTC Loss反向传播
单个样本的Loss定义:
训练集
上CTCLoss定义:利用极大似然定义整体的损失,取log后,转化为将所有样本的loss求和qu'dui'shu:CTC目标函数给定语音序列x,标签序列z,对于所有满足能映射到序列
ChongmingLiu
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2023-03-11 17:25
机器学习面试-模型融合和提升的算法
●bagging和boosting的区别参考回答:Bagging是从
训练集
中进行子抽样组成每个基模型所需要的子
训练集
,然后对所有基模型预测的结果进行综合操作产生最终的预测结果。
Happy丶lazy
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2023-03-11 07:44
面试
机器学习
模型融合
类别数据不均衡--tensorflow实现Loss不同类别加权求和
tensorflow实现如下:这是CNN
文本分类
的代码,我有10个
Johann_Liang
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2023-03-10 19:04
ML 监督学习 分类 K近邻算法
KNN“物以类聚,人以群分”: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。ExampleExampleKNN算法既可以分类又可以回归。
XinY_VV
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2023-03-10 19:13
PyTorch正则化和批标准化
Regularization-正则化:减小方差的策略误差可分为解为:偏差,方差与噪声之和,即误差=偏差+方差+噪声之和;偏差:度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;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
在路上的工程师
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2023-03-10 13:06
pytorch
pytorch
深度学习
机器学习
regularization
BatchNorm
机器学习课程复习
核方法的理论基础是Cover’stheorem,指的是对于非线性可分的
训练集
,可以大概率通过将其非线性映射到一个高维空间来转化成线性可分的
训练集
。K-means和谱聚类kmeans是一种
dra_p0p3n
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2023-03-10 07:29
机器学习
聚类
算法
halcon 4种分类器(MLP,SVN,GMM,K-NN)优缺点:
作为交换,其训练没有SVM分类快,尤其对于巨大量的
训练集
。如果分类耗时要求高,但训练可以连线应用的话,MLP方法是一个好的选择。一个拒
Day Day Learning
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2023-03-09 21:09
神经网络
机器学习
ML 监督学习 集成学习 Bagging
Bagging---Bootstrapaggregating是并行式集成学习方法最著名的代表,基于自助采样法允许在同一种分类器上对
训练集
进行多次采样自助采样法(bootstrapsampling)给定包含
XinY_VV
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2023-03-09 21:02
熵之道
熵的定义如下:熵条件熵的定义如下:条件熵,H(D|A=ai)就是在知道A的确切条件之后计算的熵H(D)和H(D|A)若从
训练集
得到,则分别称之为经验熵和经验条件熵;互信息=H(D)-H(D|A)信息增益
Mattina
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2023-03-09 17:04
机器学习 - k近邻法
2.K近邻法算法2.1k近邻算法步骤输入:数据集,其中,,;实例特征向量输出:实例所属的类步骤:(1)根据给定的距离度量,在
训练集
中找出与最近邻的K个点,涵盖着K个点的x的邻域记作;(2)在中,根据分类决策规则
tx_6df3
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2023-03-09 17:45
【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT带我入门NLP
【跟着ChatGPT学深度学习】系列第零弹——ChatGPT介绍以及一些使用案例第一弹——ChatGPT带我入门深度学习第二弹——ChatGPT带我入门NLP第三弹——ChatGPT教我
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第四弹—
Chaos_Wang_
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2023-03-09 13:39
chatgpt
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自然语言处理
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新闻推荐项目
为了保证比赛的公平性,从中抽取20万用户的点击日志数据作为
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,5万用户的点击日志数据作为测试集
冰云数据
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2023-03-09 12:57
结构化机器学习项目
训练集
,验证集,测试集都要在同一分布下。一般项目的循环是
白兔记
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2023-03-09 12:20
【花书】svm作业
自己独立推导svm算法5.查资料说明svm的优缺点6.说出lda与pca的区别3.jpg其中标红点为支持向量iii线性硬间隔支持向量机写作解释:为样本类别对于分类正确的正样本且对于分类正确的负样本且iv当
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数据满足什么样的要求时存在一个可行
一杭oneline
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2023-03-09 12:42
课程安排
4:30-5:50:没轮到的人做手指操训练1*:信息复述:锻炼短时记忆2*:悬肘打点训练:
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中性和稳定性3*:听动训练:锻炼手眼协调力4*:听漏法:训练听觉注意5:50-6:00:评价与总结
liu艾灵
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2023-03-09 11:39
论文阅读(六)Prototypical Networks for Few-shot Learning
1.摘要我们针对少样本分类问题提出了原型网络,其中一个分类器必须归纳为
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中没有的新类,只给出了每个新类的一小部分示例。
续袁
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2023-03-09 08:52
算法工程师-基础面试题
1.解释偏差-方差偏差-方差用于指导模型在拟合能力和复杂度之间取得较好的平衡.偏差表示一个模型在不同
训练集
上的平均性能与最优模型的差异,刻画了模型的拟合能力.偏差较大,可以通过增加数据特征,提高模型的复杂度
菜鸟程序猿啊~
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2023-03-09 07:44
算法
「ML 实践篇」机器学习项目落地
数据探索1.地理位置可视化2.寻找相关性3.组合属性4.数据准备1.数据清理2.Scikit-Learn的设计3.处理文本、分类属性4.自定义转换器5.特征缩放6.流水线5.选择和训练模型1.训练和评估
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Aurelius-Shu
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2023-03-09 07:00
《机器学习》
机器学习
数据挖掘
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NLP入门 - 新闻
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Task3
Task3基于机器学习的
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学习目标学会TF-IDF的原理和使用使用sklearn的机器学习模型完成
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文本表示方法Part1文本表示成计算机能够运算的数字或向量的方法一般称为词嵌入(WordEmbedding
正在学习的Yuki
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2023-03-09 06:23
Intel-BigDL 训练过程(DistriOptimize)详解
Intel-BigDLDistriOptimizer内部过程分析Intel深度学习库BigDL在分布式模式下进行Model的训练是非常简单的,用户只需要提供需要训练的Model,
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(RDD[Sample
由木人_番茄
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2023-03-09 05:22
手把手教你:人脸识别的视频打码(基于opencv的人脸打马赛克)
系列文章手把手教你:人脸识别考勤系统手把手教你:图像识别的垃圾分类系统手把手教你:基于粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的
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目录系列文章项目简介一、项目功能简介二、环境需求环境安装实例三
大雾的小屋
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2023-03-08 22:28
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Yolov5部署训练及代码解读
如果想深入了解yolov5的原理,可以去看热度比较高的博主做的3.如果是制作自己的数据集,那么有一个自己给
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打标签的过程,那么需要看第五、六部分;如果用公开的数据集,那么可跳过第五部分4.本次大
南栀北辰SDN
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2023-03-08 21:53
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采用支持向量回归(SVR)和随机森林回归预测两种机器学习方法对房价进行预测(附完整代码)
随机将数据分为
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和测试集,比例为8:2,数据和代码均在文末。
带我去滑雪
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2023-03-08 21:52
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随机森林
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讯飞房屋租赁比赛开源
比赛简介在这个比赛中我们需要通过官方给的数据以及字段说明对房屋的租金进行预测,赛题数据由
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和测试集组成,总数据量超过30w,包含31个特征字段。
Thefan1
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2023-03-01 07:13
竞赛分享
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机器学习深版09:贝叶斯网络
机器学习深版09:贝叶斯网络文章目录机器学习深版09:贝叶斯网络1.复习1.信息熵(熵)2.交叉熵3.相对熵(KL散度)4.互信息5.信息增益6.概率三公式7.金条问题2.朴素贝叶斯以
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为例3.贝叶斯网络一个简单的贝叶斯网络全连接贝叶斯网络正常的贝叶斯网络实际案例分析特殊的贝叶斯网络其他解释说明
fafagege11520
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2023-02-28 19:16
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ML之R:通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略
特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略目录二手汽车产品交易价格预测赛题背景字段说明通过数据预处理利用LightGBM算法实现二手汽车产品交易价格回归预测#一、定义数据集#1.1、载入
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一个处女座的程序猿
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2023-02-28 07:31
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多元线性回归boston房价(吴恩达机器学习笔记)
多元线性回归对房价模型增加更多的特征,如房间数,楼层数等,构成了一个含有多变量的模型,模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1,x2...xn).其中n代表特征数量,m代表
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中的实列数量
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2023-02-27 18:15
机器学习
机器学习
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逻辑回归
MXNet中使用双向循环神经网络BiRNN对文本进行情感分类
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类似于图片分类,也是很常见的一种分类任务,将一段不定长的文本序列变换为文本的类别。
寅恪光潜
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2023-02-27 18:35
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VGGnet论文解读及代码实现
做的唯一预处理是从每个像素中减去在
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上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递,我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中
小小谢先生
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经典神经网络论文解读及代码实现
VGG-NET论文翻译解读
二、网络配置2.1、架构网络输入是的RGB图像,唯一的预处理是将每个像素减轻在整个
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上计算得到的所有的像素的均值。
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2023-02-26 07:02
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代码解析及accelerate使用
数据选取的头条新闻数据,格式如下:对数据进行处理,生成
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和验证集csv,以及标签映射importjsonimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwit
zhouzhou0929
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2023-02-26 07:58
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【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT教我
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【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT教我
文本分类
ChatGPT既然无所不能,我为啥不干脆拜他为师,直接向他学习,岂不是妙哉。
Chaos_Wang_
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2023-02-26 07:26
深度学习
chatgpt
分类
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自然语言处理
如何用ChatGPT制作聊天机器人(非wechat机器人)
它可以被训练用于生成自然语言文本,并且在许多任务中表现出色,包括对话生成、文本摘要生成、
文本分类
等。接下来,我们需要准备一些工具。首先,我
凤凰辞
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2023-02-26 05:55
chatgpt
【机器学习】朴素贝叶斯算法
经典应用案例包括:
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、垃圾邮件过滤等。1.贝叶斯公式贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(先验概率)进行修正的标准方法。
DonngZH
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2023-02-25 08:25
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机器学习
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【阿旭机器学习实战】【33】中文
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之情感分析--朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归
【阿旭机器学习实战】系列文章主要介绍机器学习的各种算法模型及其实战案例,欢迎点赞,关注共同学习交流。目录1.查看原始数据结构2.导入数据并进行数据处理2.1提取数据与标签2.2过滤停用词2.3TfidfVectorizer将文本向量化3.利用不同模型进行训练与评估3.1朴素贝叶斯模型3.2k近邻模型3.3逻辑回归模型1.查看原始数据结构关注GZH:阿旭算法与机器学习,回复:“ML33”即可获取本文
阿_旭
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2023-02-25 08:23
机器学习实战
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逻辑回归
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LIME算法:图像分类解释器(代码实现)
在上一篇博客LIME算法:模型的可解释性(代码实现)中,我整理了LIME算法的原理及在
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模型中的应用。在这篇笔记中,我记录了LIME算法在图像分类模型中的应用及过程中遇到的问题和解决方法。
进击的挖掘机
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2023-02-25 07:07
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k近邻算法 (k-NN k-nearest neighbor)详解
假设给定一组分类好的
训练集
,输入一条实例的特征向量,在
训练集
中找到与这组特征向量在当前距离度量下最近的kkk个样本,在根据决策规则如多数表决来决定输入的实例应该分给哪个类。
张山大人
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2023-02-25 07:35
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分类算法 - k近邻算法(原理、kd树)
4.1距离加权4.2kd-tree4.2.1kd树的构造4.2.2利用kd树进行近邻搜索5.模型参数6.算法实现7.参考1.算法概述k近邻算法解决分类问题一种常见的方法,其主要思路是,根据给定距离度量,在
训练集
中找到目标点最近的
qq602683200
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2023-02-25 07:32
机器学习算法
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python-K近邻算法(附代码)
该函数接收
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及其类别两个参数。1.2predict():参数为测试集。预测测试集类别,并返回一个包含测试集各条数据类别的数组。
脑电信号研究生(23毕业)
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2023-02-25 07:59
python数据分析之路
深度学习网络模型训练过程中的Loss问题合集
把数据集随机分为
训练集
,验证集和测试集,然后用
训练集
训练模型,用验证集验证模型,根据情况不断调整模型,选择出其中最好的模型,再用
训练集
和验证集数据训练出一个最终的模型,最后用测试集评估最终的模型
训练集
(
专业IT三十年
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2023-02-24 16:17
loss
深度学习
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