文本分类训练集第61页

ICLR 2023 | 环境标签平滑，一行代码提升对抗学习稳定性/泛化性

DA假设我们有有一个带标签的训练集（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），利用目标域的无标签数据，提升模型在域间的适应能力是DA所强调的。以

PaperWeekly·2023-02-04 14:08

AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐04：特征工程【制作训练集、验证集、测试集用于排序层模型】【制作特征和标签，转成监督学习问题】

我们先捋一下基于原始的给定数据，有哪些特征可以直接利用：文章的自身特征，category_id表示这文章的类型，created_at_ts表示文章建立的时间，这个关系着文章的时效性，words_count是文章的字数，一般字数太长我们不太喜欢点击,也不排除有人就喜欢读长文。文章的内容embedding特征，这个召回的时候用过，这里可以选择使用，也可以选择不用，也可以尝试其他类型的embedding

u013250861·2023-02-04 13:29

机器学习之——多类分类问题

但是在现实情境下，我们的训练集往往包含多个类(>2)，我们就无法用一个二元变量(y=0|y=1)来做判断依据了。举个例子，我们预测天气，天气的情况就分为：晴天、阴天、雨天、多云、雪天、雾天等等。

郭三亿·2023-02-04 12:38

新版mmdetection跑通自己的voc数据集【2020MMdetection】【详细】

/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations将图片划分训练集、验证集和测试集，名字存在txt文件里./data└──VOCdevkit└──VOC2007├──Anno

AI414010·2023-02-04 12:23

零基础入门推荐系统-新闻推荐-【多路召回】

debug模式：从训练集中划出一部分数据来调试代码：注意：1.all_click.user_id.unique()中uniq

一棵二叉树·2023-02-04 11:19

8、集成学习知识点

更像是一种训练策略bagging：（有放回采样，用同一模型训练）boosting：（基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化，如权重）stacking：（将预测值作为新的训练集，再在模型中训练）（

爱补鱼的猫猫·2023-02-04 09:48

半监督学习

训练集的每一个数据已经有特征和标签（我们在进行文本分类的时候，训练数据为已经分好类别的语料）有输入数据和输出数据通过学习训练集中输入数据和输出数据的关系，生成合适的函数，将输入映射到合适的输出。

筱筱思·2023-02-04 09:42

一些适合初学者复现的深度学习项目推荐（CNN,GCN,Transformers，U-Net）

项目一：使用简单的CNN网络实现猫狗分类，在此推荐GitHub一位大佬的开源工作：利用CNN实现猫狗图片分类，这个任务足够简单，且训练集和测试集并不算大，配置不高的电脑也能胜任，项目里数据集完整，按照readme

煦風XOF·2023-02-04 09:23

什么是模型的欠拟合、过拟合？

01欠拟合概念：模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况，即我们的模型在效果上偏差较大。

白话机器学习·2023-02-04 08:45

python鸢尾花数据集knn_机器学习（基于Python）重写Knn算法（鸢尾花数据集）

二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤(1)定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法；(2)函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集；(3)定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的欧氏距离；(

在人间贩卖黄昏·2023-02-04 08:43

tensorflow 与训练猫狗数据模型做迁移式学习完整流程

经过本人一段学习，终于完成了第一个训练集。记录一下，也为大家一个参考。相关数据集打包到百度网盘评论区留言可取。

彩色海绵·2023-02-04 08:11

决策树的剪枝处理

在决策树的学习过程中，为了尽可能地正确分类训练样本，节点划分得不断重复，有时候会造成决策树的分支过多，这时候就是算法在训练样本上学得太好，导致把训练集本身的一些特点作为所有数据所有数据都有的一般性质（实际上新数据中可能没有这些特点

shitoucoming·2023-02-04 08:02

OpenMMLab

和个别像素的值没有直接关联，难以遵循具体的规则设计算法解决：让机器从数据中学习收集数据定义模型：设计适合图像的F(X)卷积神经网络轻量化卷积神经网络神经结构搜索Transformer训练：寻找最佳参数，使模型在训练集上达到最高正确率监督学习

XinrZhou·2023-02-04 08:19

jiabiao1602·2023-02-04 07:44

pytorch2.2——完整网络练习

本次练习使用torchvision下载cifar10数据步骤为：1定义卷积神经网络2定义损失函数3在训练集上训练模型4在测试集上测试模型5更改GPU训练#第一步#导入torchvision包下载数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

吴晓Q·2023-02-04 07:03

OpenMMLab AI实战营打卡第一天

学习目标：理解掌握计算机视觉算法基础例如：两周掌握OpenMMLab基础框架学习内容：机器学习：从数据中学习经验，以解决特定问题监督学习：提供带有正确结果的训练集，基于训练集学习一个模型，使其能够对任意输入

Brave heart·2023-02-04 07:56

非畅6 1·2023-02-04 00:03

kl散度度量分布_数据挖掘比赛技巧——确定数据同分布

在数据挖掘比赛中，很重要的一个技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设[1]。

流浪者李田所·2023-02-04 00:19

处理数据集的python代码

目录缩放一个文件夹中的所有图片使用一个阈值将文件夹中的标签图变为二值图给标签图重命名给原图与标签图都重命名并保存取出数据集的图片、对应label图以及对应的名字分别放置于list中同时把img与对应的maskresize到统一尺寸并保存用于把一个数据集划分为训练集

我不是薛定谔的猫·2023-02-03 23:40

6.自然语言处理学习笔记：Multi-head-self-attention 和Transformer基础知识和BERT文本分类原理

Transformer：BERT文本分类原理：

柒夏码农之路·2023-02-03 21:03

采样softmax（Sampled softmax ）

训练集中的每个样本包含一个上下文和一个目标类。将给定上下文时，目标类为写作概率我们使用函数产生softmaxlogits，即对数化的概率：其中是一个不依赖的函数。

manlier·2023-02-03 19:49

笔记：使用mmdection参加科大讯飞挑战赛

pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.COCO数据集格式2.mmdection介绍3.配置文件和设置4.训练5.测试6.可视化7.小代码1.划分训练集

奔跑的回锅肉_·2023-02-03 17:59

5. Resampling Methods

ResamplingMethods它们涉及从训练集中重复抽取样本，并在每个样本上重新拟合感兴趣的模型，以获得有关拟合模型的额外信息交叉验证可以用来估计与给定的统计学习方法相关的测试误差，以评估其性能，或者选择合适的灵活性水平

weixin_47891244·2023-02-03 17:11

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。

汀、·2023-02-03 16:19

最近服务器上面跑代码遇到的问题和解决办法

查看内存占用程序psaux--sort-rss|head查看内存大小free查看显存大小nvidia-smi还有记住：jupyter的文件是要关闭掉才能释放内存的，shutdown3、shuffle在训练集中一定要是

LIULIU3429·2023-02-03 16:09

Pytorch笔记-6

TextClassificationwiththetorchtextlibrary本教程，我们将展示如何使用torchtext库，构建文本分类分析用的数据集。

hanfeixue2001·2023-02-03 14:24

快速弄懂机器学习里的集成算法：原理、框架与实战（三）

主要分为两大类：Boosting和Bagging，前者是基于训练集的学习误差来优化权重，从而提高学习性能，后者是通过对样本训练集反复抽样来提高学习器的性能，并衍生出很多算法。

博观厚积·2023-02-03 13:30

yolov5笔记之一键分割训练集和验证集

importglobimportmathimportosimportshutil#根据label_from找对应的image,label,#imageslabelsimporttimeIMAGE_FORMAT=[".jpg",".png"][0]#一般分配比例为训练集和测试集的比例为

光明有我16620122910·2023-02-03 09:53

动手学习深度学习（总结梳理）——8.简单实战kaggle：预测房价

1.访问和探索数据集竞赛数据分为训练集和测试集。每条记录都包括房屋的属性值和属性

TheFanXY·2023-02-03 08:51

加州房价篇 (三) : 模型的训练，评估和房价的预测

运行本篇文章代码时必须先按顺序运行加州房价篇(一):了解数据和加州房价篇(二):处理数据中的所有代码在正式开始之前，我们得先把我们的数据分成训练集(trainset)和测试集(testset),因为要避免过度拟合

大扬笔谈录·2023-02-03 08:20

【深度学习】计算机视觉（七）——使用GPU进行目标检测详解（上）

按照唱歌和不唱歌太难区分了，所以我用星黛露和草莓熊新建的训练集：测试集：方法一使用GPU训练需要在：①网络模型、②损失函数、③数据，三个地方调用.cuda()即可。

RK_Dangerous·2023-02-03 07:15

深度前馈网络(一)、神经网络学习XOR

我们会影全部这4个点来训练我们的网络，唯一的挑战时拟合训练集。

Wanderer001·2023-02-03 07:03

什么是交叉验证?什么是网格交叉验证?

交叉验证:1)简单交叉验证:随机地将已给数据分为两部分,一部分作为训练集,另一部分作为测试集sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options

西瓜皮_2cd4·2023-02-03 04:24

基于Pytorch的cifar-10图像分类问题代码实现

如图：解码后的训练集：文件的解码方式官方已经给出：defunpickle(file):withopen(file,'rb')asf

啊砉·2023-02-03 00:30

深度学习中的正则化(一)

深度学习中的正则化一般来说，深度学习所要做的事情是用已有的训练集训练一个网络模型，然后针对新的数据给出预测，我们期望我们的模型在训练集和测试集上都有良好的表现，但是有的时候两者不可兼得。

我是任玉琢·2023-02-02 21:24

fasttext文本分类

1.简介fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在2016年开源，典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。

AI小太阳·2023-02-02 18:25

模型误差基本概念

模型误差=偏差（Bias）+方差（Variance）+数据本身的误差偏差：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变化

云晓-·2023-02-02 17:02

中文自然语言处理医疗、法律等公开数据集整理分享

Necther·2023-02-02 16:22

机器学习 - 对数几率回归算法过程

输入：训练集；学习率过程：1：在(0,1)范围内随机初始化所有的权重w2：repeat3： foralldo4：根据推导出梯度项5：更新权重6： endfor7：until达到停止条件输出

属七降九·2023-02-02 13:03

python ctm 关联主题模型_面向特定划分的主题模型的设计与实现

不过主题模型由于其较好的效果以及较为简易的实现在文本分类等领域依旧具有很强的生命力。

小木曾韭菜·2023-02-02 12:00

Locally Weighted Regression

我们使用了如下变量：\(x\)—输入变量/特征；\(y\)—目标变量；\((x,y)\)—单个训练样本；\(m\)—训练集中的样本数目；\(n\)—特征维度；\((x^{(i)},y^{(i)})\)—

weixin_30685047·2023-02-02 12:29

数据集的划分--训练集、验证集和测试集以及如何划分

偷懒了，直接贴上找的的链接https://blog.csdn.net/qq_43741312/article/details/96994243https://blog.csdn.net/rocling/article/details/97283934

爬的慢的蜗牛·2023-02-02 12:33

RGBT 对比算法实验设置

2021-TIP-MIDDbackboneisVGG16(效果好)andResNet50VT821-VT1000-VT5000训练集:VT5000-TR的训练集2500做训练集测试集:VT5000-TE

计算机视觉-Archer·2023-02-02 11:42

常见单目标跟踪数据集[更新中...]

paper][project]GOT-10k(GenericObjectTrackingbenchmarkover10,000videosegments.)是人工标注的用于单目标跟踪的大型数据集，分为训练集

ooookittyHan·2023-02-02 11:41

RGB-T追踪——【多模态融合】APFNet: Attribute-Based Progressive Fusion Network for RGBT Tracking

训练Attribute-SpecifcFusionBranches训练AggregationFusionModule训练Attribute-BasedEnhancementModule在线更新策略训练集的选取论文代码文章侧重点现有的

zz的大穗禾·2023-02-02 11:37

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域

AItth·2023-02-02 10:11

PaddleCV官方人体姿态估计预训练模型转ONNX

human_pose_estimation论文地址PoseResNet:https://arxiv.org/abs/1804.06208网络结构简单来说，这个网络把分类用的ResNet的最后几层全连接层替换为反卷积层输出heatmap，如果训练集有

Alex-Leung·2023-02-02 09:50

pipeline、网格搜索、交叉验证几问

1、训练集、测试集怎么直白理解？

月笼纱lhz·2023-02-02 09:33

机器学习与安全多方计算

基础知识机器学习隐私泄露问题的必要性来源于:(1)训练数据集中有敏感信息;(2)机器学习训练或者预测阶段存在不可信参与方；机密性与完整性、可用性一同构成机器学习模型的评价指标：（1）机密性威胁是指攻击者获取模型或模型训练集数据的隐私信息

你看见的我·2023-02-02 09:30

L02_机器学习任务攻略

情况二：在训练集的Loss较小，但是在测试集的比较大Overfitting举例说明原因解决方法：FrameworkofML训练模型的过程分为三个步骤：写出一个具有未知数的FunctionFunctionFunction

cporin·2023-02-02 08:54

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