文本分类训练集第57页

深度学习模型训练的结果及改进方法

深度学习模型训练的结果及改进方法模型在训练集上误差较大：解决方法：1.选择新的激活函数2.使用自适应的学习率在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差（过拟合）：解决方法：1.减少迭代次数2.正规化（Regularization

沧海Yi粟·2023-02-24 16:16

机器学习--K近邻算法（KNN）（2）

一、简介K-Nearest-Neighbor算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理

太原浪子·2023-02-24 07:54

fastText中的子词嵌入和高效文本分类：简单高效性能好

该研究分为两个项目：子词嵌入和高效文本分类。有学者认为fastText只包含高效文本分类，主张它才是该研究的重中之重。不过，在Facebook相关研究的官网，是对两个项目各给出一篇论文的链接。

野营者007·2023-02-24 07:21

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据

·2023-02-23 23:08

深度学习-RNN

以下是RNN在各个领域的应用：自然语言处理（NLP）文本分类：将文本归类到不同的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类

·2023-02-23 10:46

测试时遇到没见过的样本？达摩院最新顶会告诉你答案

这篇论文来自达摩院ConversationAI团队，主要是解决了业务中常见的问题：在做意图检测的时候，如果意图不在训练集里面出现过，该怎么办？

Evan-yzh·2023-02-22 16:12

LeNet-5 卷积神经网络论文笔记-Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition第Ⅰ、Ⅱ部分笔记

部分笔记文章目录LeNet-5卷积神经网络论文笔记-Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition第Ⅰ、Ⅱ部分笔记文章介绍理论基础及现状损失函数，聚焦在模型在训练集和测试集上的表现差异

JingYuJingYuJingYu·2023-02-21 07:42

每日总结-day02

3.长度最小的子数组一、面试补充1、什么是过拟合与欠拟合并且如何解决过拟合与过拟合在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况，反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表现好

Relissc_Cao·2023-02-21 07:11

机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测

SVM）进行人脸识别预测文章目录机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.准备数据2.业务理解3.数据理解4.数据划分为测试集和训练集

AOAIYII·2023-02-21 07:04

人工智能之深度学习常见应用方向你都了解吗？（文末包邮送书5本）

文章目录本文导读1.数字识别2.图像识别3.图像分类4.目标检测5.人脸识别6.文本分类7.聊天机器人8.书籍推荐（包邮送书5本）本文导读从零带你了解深度学习常见的7大应用方向，包括：数字识别、图像识别

无羡ღ·2023-02-21 05:02

目标检测--YOLO v1 论文阅读笔记（附代码）

1.2存在的问题二、网络主要结构核心思想：2.1特征提取网络：2.2损失函数：三、实验结果分析四、代码解读4.1特征提取层：4.2定义检测头：4.3整体模型：4.4主函数：4.5train()函数：4.6训练集的数据处理函数

Jankin_Tian·2023-02-20 07:33

pytorch学习笔记十一：损失函数

（LossFunction）：计算一个样本的差异，Loss=f(y^,y)Loss=f\left(\hat{y},y\right)Loss=f(y^,y)代价函数（CostFunction）：计算整个训练集

Dear_林·2023-02-20 07:43

【深度之眼机器学习训练营第四期】2.单变量线性回归

在机器学习中，训练集的样本数量用m表示，输入变量也称特征变量用x表示，输出变量也称目标变量用y表示。

灰蒙蒙的雨露·2023-02-19 07:04

随森回归代码 R语言

randomForest")#只有caret包才有混淆矩阵#set.seed保证每次运行代码获得相同的随机样本npdata<-read.table("data.txt",header=T)set.seed(123)#抽取训练集和测试集

MacAthur·2023-02-19 07:11

tensorflow2.0--keras入门

1.keras框架搭建步骤1.import//导入依赖库2.traintest//设置训练集和测试集3.model=tf.keras.models.Sequential//搭建网络,完成前向传播4.model.comlie

smallworldxyl·2023-02-19 07:14

基于Tensorflow2.0鸢尾花分类代码解析

鸢尾花分类代码主要由以下几个步骤：Step1：导入数据集Step2：划分数据集为训练集和测试集Step3：模型训练与模型测试Step4：绘制loss和acc曲线评估模型质量代码详细解析如下：#鸢尾花分类代码是非常经典的分类代码

比基尼海滩·2023-02-19 07:14

Tensorflow2.0使用神经网络实现鸢尾花分类的详细步骤

首先我们应该明确实验的步骤：1.准备数据数据集读入，打乱，生成训练集和测试集，配对2.搭建网络定义神经网络中可训练参数3.参数优化嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示loss损失4.acc/loss

海边菠萝·2023-02-19 07:08

StackingClassifier

基于完整训练集训练各个分类模型;然后，基于整体中的各个分类模型的输出-

taojinglong·2023-02-19 05:08

task3

过拟合、欠拟合及其解决方案训练集和测试集测试数据集不可以用来调整模型参数，如果使用测试数据集调整模型参数，可能在测试数据集上发生一定程度的过拟合，此时将不能用测试误差来近似泛化误差。

欧飞红·2023-02-19 00:06

Task 4 论文种类分类

4.1任务说明学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；学习内容：使用论文标题完成类别分类；学习成果：学会文本分类的基本方法、TF-IDF等；4.2数据处理步骤在原始arxiv

希娅_d503·2023-02-18 15:49

基于R语言的分类、聚类研究

1分类1.1决策树分类library(party)set.seed(2)data(iris)#随机抽取训练集和测试集index=min&x<=max)count<-count+1}}count}num1

H_xu·2023-02-18 03:26

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassification文本分类工具包公众号：ChallengeHubInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2:downloadandunzipthedirof'data.rar

lrhaowx·2023-02-17 21:25

【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】搭建Transformer模型解决文本分类问题

【从官方案例学框架Keras】搭建Transformer模型解决文本分类问题Keras官方案例链接Tensorflow官方案例链接Paddle官方案例链接Pytorch官方案例链接注：本系列仅帮助大家快速理解

挚爱FXJ·2023-02-17 21:55

transformer bert微调实例（文本分类，超详细解析）

官方参考文档：https://huggingface.co/docs/transformers/training#additional-resources文本分类实例解析：https://www.freesion.com

骑单车的王小二·2023-02-17 21:25

基于Transformer实现文本分类（Keras/TensorFlow）

2017年，Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型，其使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。而且实验也证明Transformer在效果上已经完败传统的RNN网络。简单来说，Transformer可以被看做是一个Seq2seq模型，它包括一个Encoder和一个Decoder。常常被用来做机器翻译，Enc

白马负金羁·2023-02-17 21:55

机器学习入门知识总结

机器学习方法的分类，根据所处理的数据种类的不同，可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型，如下图所示:所谓监督学习，简单理解就是，训练集样本是带标签的。

嵌入式视觉·2023-02-17 19:19

【论文阅读】略读基于注意力门控图神经网络的文本分类

基于注意力门控图神经网络的文本分类[1]邓朝阳,仲国强,王栋.基于注意力门控图神经网络的文本分类[J/OL].计算机科学:1-14[2022-03-06].模型将文本图数据输入到AGGNN，捕捉非连续单词之间的长距离依赖关系以及上下文语义信息

冰淇淋和慕斯蛋糕·2023-02-17 18:12

【NLP】Prompt-Tuning这么好用？

作者：十方使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果，prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本，比如对于文本分类任务，将其转变成填空任务

风度78·2023-02-17 18:02

【机器学习】过拟合与正则化

上一章——逻辑回归文章目录三种拟合状态解决过拟合的三种方法什么是正则化正则化的数学原理线性回归恭喜三种拟合状态在之前的课程中，我们说过机器学习的中极为重要的一步，就是给训练集找到一条合适的拟合曲线。

milu_ELK·2023-02-17 12:42

实例（1）——特征工程

文本分类还是结构化数据分类？短文本分类还是长文本分类？

飘涯·2023-02-17 12:11

css 与盒子

1.文本分类：serif（衬线字体）sans-serif（非衬线字体）monospace（等宽字体）cursive（草书字体）fantasy（虚幻字体）2.斜体：font-style用来指定文本的斜体指定斜体

清欢112·2023-02-17 11:16

【每周一文】Convolutional Neural Network for text/sentence classification（2016）

在自然语言处理（NLP）的分类任务中，文本分类或者句子分类也能表现比较好的效果，甚至达到stateofart效果。另外如果借助于预训练的词向量、字向量或者字符向量效果更佳。本文介绍CNN在

下一步·2023-02-17 07:51

Matlab卷积神经网络（CNN）手写数字识别（一）

开始接触卷积神经网络，展示书中内容~Matlab卷积神经网络手写数字识别（一）机器学习的基本流程加载Matlab自带数据集机器学习的基本流程在机器学习中，一般将数据集划分为两大部分：一部分用于模型训练，称作训练集

猫西贝·2023-02-17 07:46

tf2+cnn+中文文本分类优化系列(1)

你在看我的日志我记起你的名字这是安静的交易收获彼此的说词1前言接着上篇关于英文的text-cnn，今天分享一篇基础级别的中文文本分类实践练习。

烛之文·2023-02-17 03:53

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

在本文中，介绍简化模型构建和评估过程caret包的train函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。

·2023-02-17 00:46

论文阅读：GeoAug: Data Augmentation for Few-Shot NeRF with Geometry Constrain

具体方法几何感知数据增强首先在训练集中6维自由度姿态P加任意噪声：然后渲染在位姿P’下图

BlueagleAI·2023-02-16 23:37

机器学习之集成算法----Adaboost算法

算法基本原理对应问题Adaboost算法算法流程个人描述指示函数学习器权重和样本权重公式推导Adaboost算法的正则化小结传送门视频Boosting算法基本原理Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器

小韭菜~·2023-02-16 23:07

关于深度学习编译器，这些知识你需要知道

3.NLP（自然语言处理）：自动搜索引擎、对话服务机器人、文本分类、智能翻译等。4.科学研究：应用于物理、生物、医学等多研究领域。高能粒

AI科技大本营·2023-02-16 22:46

多元回归分析 | CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.45717训练集平均相对误差MAPE：0.01363训练集均方根误差MSE：0.58

小橘算法屋·2023-02-16 21:08

多元回归分析 | CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.54126训练集平均相对误差MAPE：0.016414训练集均方根误差MSE：0.722训练集均方根误差RMSE：0

小橘算法屋·2023-02-16 21:38

防止过拟合方法

由于训练集数据包含抽样误差，复杂模型在进行拟合过程中，也很好的拟合了抽样误差。具体表现就是最终模型在训练集数据上拟合效果很好，而在测试集数据上拟合效果差。最终导致模型泛化能力弱。

Chuck_Wu·2023-02-16 21:00

多元回归分析 | CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

卷积长短期记忆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|CNN-LSTM卷积长短期记忆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平均绝对误差

小橘算法屋·2023-02-16 21:01

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

目录前言监督学习vs无监督学习回归vs分类RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

机器学习（周志华）知识点总结——第2章模型评估与选择（后期上传word/PDF）

学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(trainingerror)或“经验误差”(e

。画地为牢。·2023-02-16 21:36

（读书笔记）周志华《机器学习》第2章：模型评估与选择

在训练集上的误差称

Gavin_ggl·2023-02-16 21:30

机器学习(周志华) 学习笔记：第二章模型评估与选择

文章目录1.经验误差与过拟合误差过拟合和欠拟合2.评估方法测试集和训练集留出法交叉验证法特例：留一法自助法3.性能度量查准率和查全率ROC和AUC课后题2.5代价敏感错误率与代价曲线4.比较检验假设检验交叉验证

Pluto_XH·2023-02-16 21:27

基于YOLOV5的钢材缺陷检测

2.数据与标签配置方法在数据集目录下，train文件夹下有训练集数据及YOLO标签，valid文件夹下是验证集数据及YOLO标签。data.yaml是数据的配置文件，需要在训练和测试时进行指定。

樱花的浪漫·2023-02-16 21:50

西瓜玲子5.30打卡日记

Datawhale零基础入门CV赛事-Task4模型训练与验证1.划分数据集训练集训练集用来训练模型，即确定模型的权重和偏置这些参数，通常我们称这些参数为学习参数。

爱动脑筋的西瓜玲子·2023-02-16 21:15

yolo 学习系列（五）：K-means维度聚类

yolo学习系列（五）：K-means维度聚类《深度学习：手把手教你做目标检测（YOLO、SSD）》视频教程1.维度聚类1.1聚类目的在Ubuntu系统下运行voc_label.py生成训练集和测试集列表文件

la_fe_·2023-02-16 20:02

基于文心大模型套件ERNIEKit实现文本匹配算法，模块化方便应用落地

提供业界效果领先的ERNIE3.0系列开源模型和基于ERNIE的前沿任务模型，满足企业和开发者对NLP模型开发和学习的需求，预置文本分类、文本匹配、序列标注、信息抽取、文本生成五大经典NLP

·2023-02-16 20:01

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