文本分类训练集第61页

基于bert的多标签分类模型

1.任务介绍2.建立模型3.数据处理4.自建评估1.任务介绍在文本分类任务中，有时会碰到多标签分类问题，即某个文章属于多个标签，如下表：新闻标题标签湖人VS凯尔特人比赛中，最后时刻塔图姆打手詹姆斯裁判未响哨

little fly·2023-02-01 17:39

机器学习（SVM）文本分类

训练#-*-coding:utf-8-*-#@Project:company#@Author:littlefly#@Filename:文本分类#@Createtime:2020/10/319:48#导入必要的包

little fly·2023-02-01 17:39

深度神经网络调参——实用指南

（b）如果训练集太小了，可以尝试dataaugmen

南瓜派三蔬·2023-02-01 17:38

VOC2012数据集的探索性数据分析（EDA）

运行结果日志：包括训练集\验证集的图片数，目标数，各尺寸目标数以及占比：analyzevoctraindataset...

gy-7·2023-02-01 16:18

布匹瑕疵检测数据集EDA分析

因为训练集分了两个：train1，train2。先根据两个数据集的anno_train.json文件分析类别分布。

gy-7·2023-02-01 16:48

这可能是最容易上手的文本分类工具

之前在做文本分类时，发现在不同业务上的文本分类流程是一致的，即输入输出一致，故把此抽离出来形成一个基础工具，方便对数据有基础的感知和对算法有基本的选型。不管你是做前端、后端还是算法，都可以拿来一试。

whenif·2023-02-01 15:52

image 降维

AutoZOOM使用卷积AutoEncoder,训练时用不同训练集;AutoEncoder的网络结构:Qeba:Query-efficientboundary-basedblackboxattack对比了三种降维方法

OdayCollector·2023-02-01 14:18

PyTorch-17 使用TorchText进行文本分类

，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html本教程演示如何在torchtext中使用文本分类数据集

ScorpioDoctor·2023-02-01 13:21

nlp文本分类-torchtext学习

1、torchtext安装pipinstallhttps://github.com/pytorch/text/archive/master.zip2、torchtext介绍torchtext官方文档.AComprehensiveIntroductiontoTorchtext.Languagemodelingtutorialintorchtext如果您曾经为NLP进行过深度学习项目，那么您会知道所有

xiaohuixiao！·2023-02-01 13:18

【Pytorch】torchtext的简单使用

自然语言处理的数据预处理过程主要包括如下步骤：（1）文本数据集的划分（训练集、验证集和测试集）；（2）文本数据的导入；（3）分词；（4）词汇表的构建；（5）文本数据对于词汇表的编码和映射；（6）词向量的生成

guofei_fly·2023-02-01 13:16

sklearn模型保存与加载

机器学习模型保存与加载id_to_cat是类别编号与类别名称的映射字典：{0:'出费原因查询',1:'费用未到账',2:'账单核实'}X_test是同训练集一样预处理得到的特征以分类模型预测作为样例，其中模型保存加载如下

一个语文不好的NLPer·2023-02-01 12:13

python保存模型的格式_python sklearn模型的保存与使用

转自http://blog.csdn.net/sherri_du/article/details/52198142在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试

weixin_39720865·2023-02-01 12:12

CS231N作业1KNN

对于每一张测试图像，kNN把它与训练集中的每一张图像计算距离，找出距离最近的ｋ张图像．这ｋ张图像里，占多数的标签类别，就是测试图像的类别。

努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

Titanic机器学习——如何处理缺失值

FeatureEngineering特征工程是将原始数据“翻译”成模型可理解的形式，是机器学习工作流程中的重要组成部分在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（trainset

Erick Yu·2023-02-01 10:29

python数据预处理流程_用Python实现数据预处理

将数据集拆分为测试集和训练集。特征缩放。那么让我们逐一学习这些步骤。步骤1：导入所需的库你先需要下载此数据集：Data.csv每次

weixin_39682301·2023-02-01 10:55

BERT从零详细解读：如何微调BERT，提升BERT在下游任务中的效果

a)是句子对的分类任务b)是单个句子的分类任务c)是问答任务d)是序列标注任务首先我自己最常用的就是：文本分类、序列标注和文本匹配。

kikato2022·2023-02-01 10:05

RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法

一种鲁棒地优化BERT预训练的方法前言背景实验静态VS动态Masking输入形式与NSP任务更大的batch_size更大的BPE词汇表总结使用最后前言本文提出了一种对BERT预训练进行精细调参和调整训练集的方法

beyourselfwb·2023-02-01 10:04

【NLP】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。FurtherPre-trai

风度78·2023-02-01 10:04

【机器学习】支持向量机（SVM）算法

softmargin）是由CorinnaCortes和Vapnik在1993年提出，并在1995年发表深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法机器学习的一般框架：训练集

笑起来贼好看·2023-02-01 09:53

使用YOLOv5训练NEU-DET数据集

数据集这里的数据集已经经过处理了，下载即可若通过其他途径下载的原始数据集标签为xml格式，需要转化为txt格式XML转txt格式脚本二、数据集准备NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集中一共有六个类别缺陷共计1770张train为训练集

beyond谚语·2023-02-01 09:44

训练神经网络时的随机数生成seed的用法

1.在什么情况下我们需要生成随机数生活中时常遇到这些情况，需要生成验证码；或玩数字炸弹游戏需要生成随机数字；亦或用random来生成随机数比例，分配训练集、验证集、测试集；或者训练神经网络时某些参数需要随机初始化时都需要用到随机数

tiancanucas·2023-02-01 09:07

matlab BP网络

fori=1:1:size(wineTargets,2)output1(i)=find(wineTargets(:,i)==max(wineTargets(:,i)))end%%设置训练数据和预测数据%训练集

心平气和呀·2023-02-01 09:31

BP神经网络做分类+隐含层节点确定+红酒数据为例

选取百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。训练结果

今天吃饺子·2023-02-01 09:53

python 英语分词_基于Python NLTK库进行英文文本预处理

文本预处理是要文本处理成计算机能识别的格式，是文本分类、文本可视化、文本分析等研究的重要步骤。

weixin_39801356·2023-02-01 08:36

【机器学习】周志华西瓜书第十章降维与度量学习习题--实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同

（2）kNN算法原理阐述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

弓长纟隹为·2023-02-01 07:09

带ui的简易图片批量处理工具(python3, tkinter)

实现的功能2.1旋转2.2翻转2.3缩放2.4正方形裁剪2.5百分比缩放2.6像素化2.7黑白化3.代码实现简单封装了一些常用的批量图片处理操作，适用于没必要上PS的轻量级场合，比如快速制作机器学习的图片训练集

starvapour·2023-02-01 04:31

Fashion_minist的图像格式操作

数据集的地址是：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/blob/master/README.zh-CN.md如果我们想把训练集的二进制文件转化为图片

Laplace666·2023-02-01 01:32

（笔记）深度学习基本概念理解01

（这种规律：通过模型架构+调参得到)深度学习步骤1.初始化一个模型（参数可随机取）+带标签的训练集和测试集（验证集）。2.训练集带入模型得到结果。3.得到的结果和真实结果做比较，其中的差距就是损失。

·2023-02-01 00:54

ACL2021_ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information

ChineseBERT：利用字形和拼音信息加强中文预训练摘要介绍相关工作NLP中的大规模预训练模型学习字形信息模型概述输入输出预训练设置数据掩蔽策略预训练细节实验机器阅读理解(MRC)自然语言推断(NLI)文本分类

All in .·2023-01-31 18:52

【文献阅读】StyleBERT: Chinese pretraining by font style information

Introduction大规模预训练模型BERT文本分类的应用NilsReimersandIrynaGurevych.Sentence-bert:Sentenceembeddingsusingsiamesebert-network

九筒-·2023-01-31 18:51

模型训练常用tricks

2.1模型训练前1.数据增强(EDA，EasyDataAugmention)定义：一个用于提高文本分类任务性能的简单数据增强技术构成：同义词替

巴基海贼王·2023-01-31 17:50

【初学者入门】零基础入门NLP - 新闻文本分类

今天的任务是【零基础入门NLP-新闻文本分类】，这是天池大赛中的入门级算法比赛，入口链接请自取【在这里】。目前正式赛已经结束了，不过赛道同时也开放了长期赛，正好适合我这样的新手练习和学习。

DTOFF·2023-01-31 17:34

《动手学深度学习》目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1

目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1目标检测基础锚框交并比标注训练集的锚框图像风格迁移模型损失函数内容损失样式损失总变差损失总损失函数图像分类案例1任务模型目标检测基础在图像中标出目标图像的位置，

Void_Pointer -·2023-01-31 16:00

使用MLP进行负荷预测

MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中，训练集用来拟合网络的参数，测试集防止训练过度，检验集用来评估网络的效果，并应用于总样本集。当因变量是分类型的数值，

小王学知识·2023-01-31 15:13

深度学习100例-循环神经网络（RNN）实现股票预测第9天之二

训练集，就是用来训练参数的，更新模型的参数。测试集，就是在模型最终训练完成后，用来测试一下最后的准确率。

程序员到程序猴·2023-01-31 13:31

朴素贝叶斯分类算法对垃圾短信分类实现总结

本文总体架构：一、朴素贝叶斯分类器的理论解释和计算步骤二、代码框架展示三、结合朴素贝叶斯理论解释代码四、此次试验总结本次试验主要解决对短信类型的分类问题，其实也是解决文本分类问题。

大端DD·2023-01-31 13:08

bert简介_Bert基础介绍

假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用。

毛瑟国王·2023-01-31 11:16

机器学习系列（吴恩达版）

机器学习笔记（0）常见概念&一些术语（随学习进度更新，部分个人理解）监督学习（SupervisedLearning）给定训练集后，通过算法让机器学习分类、标识等操作。

MDRG_Learning·2023-01-31 11:34

CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数

这个过程本身可以被认为是常识：将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型，并使用评分函数评估其在测试集上的性能。评分函数（或度量）是将真实值及其预测映射到一个单一且可比较的值[1]。例如，

·2023-01-31 11:41

意图识别和文本分类（六）

一、分类的目的和分类的方法目标能够说出项目中进行文本的目的能够说出意图识别的方法能够说出常见的分类的方法1.1文本分类的目的回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下

秃顶·2023-01-31 09:46

R语言k折交叉验证

“机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。最近我们被要求撰写关于k折交叉验证的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2023-01-31 09:15

常见机器学习算法优缺点总结

3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。1.2主要缺点：1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独

LoveMIss-Y·2023-01-31 09:42

Pytorch模型训练实用教程-代码解读（2）

#coding:utf-8"""将原始数据集进行划分成训练集、验证集和测试集"""importosimportglobimportrandomimportshutildataset_dir=os.path.join

@@北冥有鱼·2023-01-31 09:41

Pytorch 模型训练步骤

Pytorch模型训练步骤一、数据处理首先，一般要将原始数据按8:1:1的比例划分为训练集(trainset)，验证集(validset)，测试集(testset)。

geriezmann·2023-01-31 09:10

02_PyTorch 模型训练[生成训练集、测试集、验证集]

1.代码importosbase_dir="E:/pytorch_learning"#修改为当前Data目录所在的绝对路径dataset_dir=os.path.join(base_dir,"Data","cifar-10-png","raw_test")train_dir=os.path.join(base_dir,"Data","train")valid_dir=os.path.join(ba

无情的阅读机器·2023-01-31 09:09

电信客户流失预测

任务目标是通过训练集训练模型，来预测客户是否会流失，以此为依据开展工作，提高用户留存。因隔离没有身份证照片暂未实名认证成功，所以先拿着题线下练习练习深刻觉得一看就会，一练就废，还是得多实践哇！

糖雪球_ae18·2023-01-31 09:42

TensorFlow读取数据集

TensorFlow读取数据集导入包读取图像Pathlib中的path模块Path.glob()训练集创建测试集创建load_and_preprocess_from_path_label(path,label

往阳光走·2023-01-31 09:33

python从指定文件夹复制部分文件到另一文件夹

shuffle()remove_file()阳性病例集阴性病例集尝试使用python对原来的数据集进行了新的组织，原来是想做多分类就使用了多级多病例的组织方式，现在做二分类只需将阳性阴性病例按比例划分至训练集和测试集

往阳光走·2023-01-31 09:03

基于DCNN的xception模型

基于DCNN的xception模型目录论文介绍数据增强xception网络结构optimizer和lossfunction代码实现导入需要的包定义网络结构自己未完成的github代码读取数据设置训练集和测试集路径和标签函数并打乱顺序创建训练集和测试集定义变化学习率函数模型编译模型训练评估与测验总结目录论文介绍看到一篇论文使用

往阳光走·2023-01-31 09:30

sklearn,交叉验证中的分层抽样

StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。

weixin_33895604·2023-01-31 08:22

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