文本分类训练集

《机器学习》周志华 第二章——模型评估与选择笔记

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择过拟合和欠拟合过拟合：对训练数据拟合过当的情况，训练集表现很好，测试集表现差。欠拟合：模型在训练和预测时都表现不好。
碧沼·2023-02-16 20:32

Coursera Deep Learning笔记 改善深层神经网络：超参数调试 正则化以及梯度相关

//xienaoban.github.io/posts/41302.html参考：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/802103631.训练集
Douzi1024·2023-02-07 13:20

【Coursera】深度神经网络的改进：超参数调整、正则化和优化（更新中20230206）

SettingupyourMachineLearningApplication1.1Train/Dev/Testsets训练集hold-out交叉验证集->开发集devset测试集1.2Bias/Variance
爱学习的书文·2023-02-07 13:48

YB菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架

YB菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架前提说明1.训练集和测试集2.mnist数据集简单介绍3.基于keras框架，利用全链接层搭建深度学习网络对MNIST训练3.1数据导入与
Keep_Holding_Down·2023-02-07 13:48

集成学习（bagging与boosting）

算法特征：样本选择：从训练集中进行有放回的均匀采样，各轮训练集之间是独立的。样例权重：使用均匀取样，每个样例的权重相等。预测函数：整体模型的
yangyi_hust·2023-02-07 11:48

降维与度量学习（KNN、PCA、KPCA、流形学习、度量学习）

对于某个给定的测试样本，找到训练集中距离最近的k个样本，对于分类问题使用“投票法”获得预测结果，对于回归问题使用“平均法”获得预测结果。还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。
夕述·2023-02-07 11:47

python机器学习：（6）监督学习代码整理：完整

泛化、过拟合与欠拟合随着模型算法逐渐复杂，其在训练集上的预测精度将提高，但在测试集上的预测精度将降低，因此模型的复杂度需要折中。模型过于复杂，将导致模型泛化能力差，即过拟合。
关青御热风·2023-02-07 11:16

逻辑回归python梯度下降_(二十五)案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)...

你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学
weixin_39647458·2023-02-07 11:13

机器学习入门~多元梯度下降法①

其中i表示训练集的一个索引，在特征量不唯一时，x(i)可以看作一个向量。（对于本例来说，它是一个四维向量）4）x(i)_j表示第i个训练样本中第j个特征量的值
perSistence92·2023-02-07 11:36

集成学习03-偏差与方差理论

1.训练均方误差与测试均方误差对于均方误差，即：如果我们所用的数据是训练集上的数据，那么这个误差为训练均方误差，如果我们使用测试集的数据计算的均方误差，我们称为测试均方误差。
cookie222·2023-02-07 11:04

机器学习贝叶斯算法

训练集T={（x,y）}中的样本由P（X，Y）独立同分布产生。这里很多人在学概率论的时候可能不知道什么叫独立同分布。这里独立的意思是每次抽样互不影响。好比掷骰子，每次掷骰子互不影响。
地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

python必备基础代码-【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

本文简单介绍python中一些常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。
编程大乐趣·2023-02-07 10:45

机器学习--sklearn数据集

fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入鸢尾花数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#将数据集按比列分隔为数据集和训练集
小浩子7号·2023-02-07 10:03

机器学习Sklearn数据集

1.1.3Scikit-learn包含的内容1.2sklearn数据集1.2.1scikit-learn数据集API介绍1.2.2sklearn小数据集1.2.3sklearn大数据集1数据集知道数据集的分为训练集和测试集会使用
赵广陆·2023-02-07 10:01

3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation

(2)在全自动设置中，我们假设存在一个有代表性的、稀疏注释的训练集。在这个数据集上训练，网络密集分割新的体积图像。所提出的网络扩展了Ronneberger等人先前的u-net架构。通过将所
fish小余儿·2023-02-07 09:23

【论文阅读】Pose from Shape: Deep Pose Estimation for Arbitrary 3D Objects

我们认为，这是设计机器人系统的关键一步，该系统可以对训练集外的目标进行预测，而不是属于预先定义的类别。我们的主要方法是用目标物体的3D形状表示来动态估计姿态。
PandAiTech_Seven·2023-02-07 09:40

CVPR 2023第三届反无人机检测竞赛启动

一、摘要1.）官网开放训练集下载链接：https://modelscope.cn/models/damo/3rd_Anti-UAV_CVPR23/summary；Anti-UAV官网：https://anti-uav.github.io
AI记忆·2023-02-07 08:40

Stanford cs231n 学习笔记（1）Linear Model

##非参数化学习（数据驱动型学习）和参数化学习###数据驱动型学习整个学习算法依赖的是训练集中的数据样本。典型代表：KNN。
ZerinHwang03·2023-02-07 08:25

梯度算法c语言拟合函数,基于梯度下降的曲线拟合

完成如下工作：(1)在data.csv中随机选择80%的数据作为训练集，剩余20%作为测试集。(2)构造模型，采用梯度下降算法训练模型。
小泉水·2023-02-07 07:00

AI公益学习-过拟合、欠拟合及其解决方案

例如，我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集
schwamaths·2023-02-07 07:58

day1 机器学习基础

1.6numpypandas函数基础1.1什么是机器学习简单来说：把无序的数据转化为有用的信息，主要任务：分类回归正确率达百分之六十以上的准确率都被认为是成功的1.2关键术语一些专业术语特征事物的属性训练集分类好的样本测试集用来评估训练的模型
舌耳·2023-02-07 07:13

图片标注问题image_caption

数据集：数据集中的训练集使用的是cocotrain2014，82783张图片，测试集使用的是val2017，5000张图片,对应的caption是captions_train2014.json,和captions_val2017
菜田的守望者w·2023-02-07 06:37

我的实践：通过蚂蚁、蜜蜂二分类问题了解如何基于Pytorch构建分类模型

可以看出数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的泛化能力。在训练集和测试集下又包含了"ants"和"bees"两个文件夹，这两个文件夹的名称即图片的标签，在
偶尔写一写·2023-02-07 05:55

训练集、验证集、测试集

训练集(trainset)用途：用于训练模型以及确定模型权重验证集(validationset)用途：用于确定网络结构以及调整模型的超参数，如学习率、正则化等参数测试集(testset)用途：用于检验模型的泛化能力
风清云淡Python·2023-02-06 22:41

k折交叉验证优缺点_【机器学习】训练集，验证集，测试集；验证和交叉验证...

训练集，验证集，测试集（以及为什么要使用验证集？）
呼呼啦啦就瘸了·2023-02-06 21:53

机器学习算法竞赛实战--2，问题建模

同时完成基线模型的管道搭建，从而能够第一时间获得结果上的反馈帮助后续工作的进行，此外，竞赛的存在都依赖于真实的业务场景和复杂的数据参赛者通常对此会有很多想法，但是线上的提交结果验证的次数往往有限因此合理的切分训练集和验证集以及构建可信的线下验证就变得十分重要
喜欢吃豆·2023-02-06 21:22

《机器学习实战》第一章 机器学习基础

第一章机器学习基础机器学习就是把无序的数据转换为有用的信息机器学习关键术语：专家系统；特征；实例；分类（机器学习的主要任务）；训练集；训练样本；目标变量；类别机器学习的主要任务：分类、回归、聚类和密度估计
这菜真辣·2023-02-06 18:18

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free ModelExtraction

这种风险在图像和文本分类中引起了关注，但据我们所知，在推荐系统中却没有。我们认为，序列推荐系统由于特定的自回归机制，受到独特的弱点。
qq_43532928·2023-02-06 18:16

charTextCNN详解

Character-levelConvolutionalNetworksforTextClassification：使用字符级别的卷积神经网络来做文本分类任务好的baseline（NIPS2015）一、
Wo0_0aa7·2023-02-06 17:23

基于TensorFlowCNNRNN神经网络实现中文文本分类

87416893环境Python2/3TensorFlow1.3以上numpyscikit-learnscipy数据集使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载
琪琪%￥%·2023-02-06 16:23

语义分割与实例分割 Labelme标注教学

在进行Segmentation训练之前需要准备训练集和验证集，本文将要来介绍如何使用LabelMe进行标记。
求则得之，舍则失之·2023-02-06 16:16

VGGNet Note

我们所做的唯一预处理是从每个像素中减去平均RGB值(在训练集上计算)图像通过一堆卷积(conv.)层，其中我们使用接收域非常小的滤波器:3×32、在其中一种配置中，他们还使用
Chowley·2023-02-06 13:48

梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam

因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面：batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本；learningrate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值
汐梦聆海·2023-02-06 13:44

python批量读取图片生成保存图片路径的txt文档

python脚本程序去生成保存有图片存放路径的txt文件，当然保存有图片存放路径的txt文件有很多用处，作者在做海思3516dv300开发板和瑞芯微rv1109开发板算法移植时，量化模型需要准备一定数量训练集图片做量化
Strawssberry·2023-02-06 11:01

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture 3

MMClassification代码介绍MMClassification代码介绍主要使用修改配置文件的方法修改任务modeltypebackboneneckheadload_from用于加载预训练模型data自定义数据集分训练集
Oscillated·2023-02-06 10:16

SRCNN代码理解

先附上代码地址https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow以灰度图像为例glob.glob得到所有训练集的图片先取出3的整数倍的像素值，以进行下面的图像模糊过程input
qq_652530495·2023-02-06 08:13

MIL：多示例学习（Multiple Instance Learning）

在多示例学习中，训练集由一组具有分类标签的多示例包(bag)组成，每个多包(bag)含有若干个没有分类标签的示例(instance)。如果多示例包(bag)至少
一只工程狮·2023-02-06 08:39

多实例学习(MIL)

图2属于正类，含有“大象”，这个图像label是训练集给定的。但是，图2的3个分割区（instance），哪个区域含有大象，哪个区域不含有大象，我们是不知道的。
帅帅梁·2023-02-06 08:09

实用 Kaggle 竞赛之 随机森林 Random Forrest 的评估及调参

测试集、验证集、训练集——防止过拟合的验证集3。
Rita_曾小辰·2023-02-06 02:44

[PyTorch]迁移学习

背景预训练模型使用的训练数据并非训练集，可能来自ImageNet数据库等用于图像分类，像素语义分割，对象检测，实例分割，人员关键点检测和视频分类重点+特征提取：去掉输出层；仅提取分类的特征，为分类做准备
DDuncan·2023-02-06 00:29

机器学习项目 - 预测住房价格 (2)

选择和训练模型评估训练集MSE:均方误差RMSE:均方根误差=sqrt（MSE）,数值越小代表越精确以下代码是线性回归的训练流程：fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorhousing_predictions
kfinder·2023-02-05 21:01

F1,AUC的区别与选择

1.引入评价一个分类器模型的效果，可以用交叉验证，也可以根据场景将数据切分为训练集、测试集，评价指标有Accuracy,F1-Value,AUC等。那我们该如何选择评价指标呢？
ybdesire·2023-02-05 18:04

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。  我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。  
计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

vggNet网络学习（网络架构及代码搭建）

vggnet的输入是固定大小为224×224的RGB图像，预处理是从每个像素上减去在训练集上计算出的平均R
李俊超帅哥·2023-02-05 18:56

通过MATLAB读取mnist数据库

该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9.下载后得到四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，训练集，共60,000幅（28*28）
fpga和matlab·2023-02-05 18:21

2018-04-25 第五周

本周任务：按照标准的数据集划分，即训练集：2测试集：1的比例划分数据，测试模型效果。
hobxzzy·2023-02-05 16:32

DeepClassifier——基于pytorch的易用的文本分类库

DeepClassifier——基于pytorch的易用的文本分类库动机介绍安装已支持模型列表快速使用数据集数据探索数据处理训练动机首先谈谈我为什么要开发这个库。
qq_36087035·2023-02-05 15:03

使用PyTorch建立

概述学习如何使用PyTorch执行文本分类理解解决文本分类时所涉及的要点学习使用包填充(PackPadding)特性介绍我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。
普通网友·2023-02-05 15:02

one-shot learning、Siamese网络、Triplet loss、面部验证和二分类

而很小的训练集不足以训练一个稳健的神经网络。为了解决这个问题，需要首先训练一个similarityfunction：d(img1,img2)，用于表示两张图片的差异程度。
劳埃德·福杰·2023-02-05 15:44

NLP文本分类--RNN（LSTM） ATTENTION

开篇文章参考：https://www.jianshu.com/p/8b78ac379e3a文本分类是NLP中的一个重要方向，它是智能问答、情感分析的基础。
愿better·2023-02-05 14:15
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