文本分类训练集第62页

将标注好的yolo格式数据集划分为yolov5所适用的训练集和测试集

有两个文件夹images和labels，分别存放着图片和标注好的yolo格式检测数据标签，如何划分为train和val两个文件夹，且train和val两个文件夹下分别有划分好比例的images和labels文件夹，其中images和labels文件夹下分别存放相对应的图片和标签呢？脚本一：（生成划分好的train.txt和val.txt）importosimportrandomrandom.see

passion-ma·2023-01-31 08:18

tensorflow2.0实现简易iris分类

要实现iris数据集的分类，首先要实现以下几步：导入数据集，分成训练集和测试集(因为是简易实现，所以就没加验证集了)定义神经网络中所有可训练参数。

starplus酱·2023-01-31 07:47

StratifiedShuffleSplit 分层抽样

分层随机分割交叉验证器可以将数据分割为训练集和测试集，不过它只提供训练集/测试集数据在原始数据集中的位置索引。

LL_QQ63·2023-01-31 07:38

YOLO数据集自动生成脚本

labelImg标注的图片自动生成YOLO需要的数据集、生成训练集、验证集、测试集。"""

SimpleLikeMe·2023-01-31 07:35

无标题文章

首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时候，可能出现网络对训练集拟合的很好（在训练集上loss很小），但是对验证集的拟合程度很差的情况。

spacewarp·2023-01-31 06:55

置顶文章：分类专栏目录综述

自己整理的代码链接：CTR预估框架（已完结）：https://github.com/WGS-note/CTR-dl-code文本分类框架（未完结）：https://github.com/WGS-no

WGS.·2023-01-31 05:37

Faster-RCNN系列（一）制作自己的数据集Pascal_VOC格式

一、数据集准备我们在做目标识别时，大家都知道要有训练集、验证集以及测试集，当然数据集格式也有很多种，我们这里使用的是pascal_voc数据格式。

流光易抛·2023-01-31 04:22

第13周周报(11.22-11.28) About influence function

设：inputspaceXXX,outputspaceYYY,训练集：zi=(xi,yi)∈X×Y,i=1,2,…,nz_i=(x_i,y_i)\inX\timesY,i=1,2,\dots,nzi=(

天下第一猛男l·2023-01-30 21:33

深度学习可解释性研究（二）： Understanding Black-box Predictions via Influence Functions（详细公式推导）

假如说，现在我们做了一个图像分类模型，我们在训练集中挑选一个训练样本，添加一些扰动（在这里就是对图像增加噪声，如果是N

JessssseYule·2023-01-30 21:02

HuggingFace学习2：使用Bert模型训练文本分类任务

数据集如下：为数据起个名字：bert_example.csv"astirring,funnyandfinallytransportingreimaginingofbeautyandthebeastand1930shorrorfilms",1apparentlyreassembledfromthecuttingroomfloorofanygivendaytimesoap,0"theypresumet

呆萌的代Ma·2023-01-30 21:26

transformer库使用

这些模型可用于不同模态的任务，文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类、目标检

big_matster·2023-01-30 18:33

【深度学习DL-PyTorch】八、推理和验证

为了在训练中测试过拟合情况，我们会使用非训练集中的数据（称为验证集）衡量效果。在训练期间监测验证效果时，我们使用正则化避免过拟合。测试集包含和训练集相似的图像。通常，我们会将原始数据集的10-

ChiangCMBA·2023-01-30 18:45

TensorFlow 2.0 Tutorial: 1. 先搭建一个最简单的模型

例如，我们有一组训练集，x和y之间满足这个关系：y=(2*x)-1接下来要建立一个最简单的神经网络

不会停的蜗牛·2023-01-30 17:15

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。

·2023-01-30 17:57

深度学习2.1二分类(Binary Classification)

例如有一个包含mmm个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集

小钟的学习记录·2023-01-30 17:08

经典面试题：对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如何处理数据以更好的训练分类模型？

首先，造成分类模型在数据不均衡时出现问题的原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一样。具体来说，（1）训练和测试时数据的样本分布不一致，训练时正负样本比例为1:99，而测试时样本比例为1:1。（2）训练阶段和测试阶段不同类别的权重不一致。根据上述原因，从两个角度处理样本不均衡问题。（1）基于数据的方法随机过采样：从少数类样本中随机重复有放回的抽取样本以得到更多样本。缺点：对少数

Shaking rookie·2023-01-30 17:38

深度学习之二分类问题

数据集被分为用于训练的25000条评论与用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么区分训练集和测试集不应该将训练机器学习模型的同一批数据再用于测试模型!

Bynull·2023-01-30 17:37

【无标题】选择

根节点所代表的特征是最优特征---------------------------------------------------------------------------------如果一个模型，它在训练集上正确率为

inssiw i·2023-01-30 17:07

模型评价与损失函数

概念：序号概念解释1训练集包含真实类别标签的样本集2训练根据训练集寻找最优参数的过程3损失函数是模型参数的函数，用于衡量模型参数的优劣逻辑回归预测样本x=（x1,x2,x3,……，xn)T属于正类的概率

Ambrose墨默·2023-01-30 16:59

【Get】用深度学习识别手写数字

它提供了大量的数据样本作为训练集和验证集。这个数据集拥有60000个训练样本，和10000个测试样本。

CoorChice·2023-01-30 15:45

从one-shot问题的解法发现新的deep learning应用思路

one-shot问题在我们训练有监督学习模型时，为了让模型“见多识广”，我们会在构建训练集时，注重每个类别样本数的平衡。

ybdesire·2023-01-30 15:34

机器学习10 K最近邻（KNN）

文章目录前提概念实战经验KNN和KMeans区别代码导入模块函数参数方法导入包编程项目流程1,数据准备2,划分训练集和测试集3,构建训练模型4,预测（可能没有）5，准确度全文代码KNN是有监督算法前提KNN

dd112474·2023-01-30 15:28

误差逆传播算法公式理解及推导

给定训练集D={(x1,y1)D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{y}_1\right)\right.D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm

思想在拧紧·2023-01-30 14:27

FGSM和PGD算法的介绍与实际应用

目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下

栖陆@.·2023-01-30 14:21

机器学习算法-knn分类算法与应用

本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度1.2算法图示从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别。算法涉及3个主要因素：训练数据集距离或相似度的计算衡量k的大

BoltBear·2023-01-30 13:33

【无标题】深度学习期末复习要点

提示：文章写完后，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深度学习期末复习要点一、名词解释监督学习：用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型(如模式识别中的判别模型，人工神经网络法中的权重模型等

cw11lq·2023-01-30 12:16

机器学习---训练集与测试集

你去水果摊上买水果，怎么看水果好坏？评价标准是：新鲜程度你建立了机器学习的模型，又怎么判断这个模型好坏？接下来我们要讲的概念机器学习模型（机器学习方法）的评价标准，会涉及到一些概念。处理数据时我们要发现：数据是用来训练机器的，让机器学习的。机器学完之后的状态会有很多种，比如拟合的有一点点不标准【状态1】，拟合的没有错误【状态2】，拟合的非常均匀【状态3】等等。拟合好了也就是学完了之后，我们拿到新的

I_AM_KK·2023-01-30 12:45

NLP实践之——基于深度学习的文本分类2

文本表示方法词向量本节通过word2vec学习词向量。word2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我们选取一个上下文窗口和一个中心词，并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此，word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达，是一种高效的在线学习算法（onlinelearning）。word2vec的主要思路：通过单词和上下文

zhangxiaolinxin·2023-01-30 12:05

训练集、验证集、测试集的作用

Python数据分析中的训练集、验证集、测试集●选择题以下说法错误的是：A训练集用于训练模型B验证集与测试集作用类似C验证集通常配合训练集进行超参数调优和模型评估D测试集通常在训练后测试模型的泛化能力●

u013250861·2023-01-30 10:16

深度学习研究基因组学

1、主要策略监督学习：预测样本的标签无监督学习：学习数据固有模式（转化数据）2、数据集的划分训练集：得到最佳模型参数（机器学习学的就是超参数的选择）验证集：挑选最佳模型测试集：保证泛化性能3、如何保证深度学习高效

hello~bye~·2023-01-30 08:41

【无标题】刘二大人第一讲——线性模型

#数据x(hours)y(points)1224364…为了模型有更好的泛化能力，在除训练集和测试集外，要添加一个验证集#模型线性模型：简化后线性模型（去掉截距项）：#策略单个样本损失：损失函数使用平方是因为损失有正有负平均损失

weixin_44672911·2023-01-30 08:02

线性模型（刘二大人网课02笔记）

深度学习完成的四个步骤DataSetModelTraininginfering由于知道训练集x和y的值是什么，所以为有监督学习下图为一个简单的线性模型结构，为了能够得到良好的预测值，需要为其构建模型。

lxy209601483·2023-01-30 08:00

python电影评论的情感分析流浪地球_爬虫实例 | Python爬取《流浪地球》豆瓣影评与数据分析（下）...

代理】三、数据分析与可视化1、获取cookies城市信息筛选中文字匹配pyecharts支持的城市列表2、基于snownlp的情感分析关于snownlp的作用，主要可以进行中文分词、词性标注、情感分析、文本分类

weixin_39725885·2023-01-30 08:27

pytorch练习-BP神经网络

1、将原始数据集分为训练集和测试集2、对训练集进行批量梯度下降3、评估测试集的准确率4、模型的推理和训练在GPU上运行，但是验证一般在CPU上运行5、训练集是数据集的70%，随机取得，测试集占数据集的比重是

try and wait.·2023-01-30 07:33

Visual Studio2013配置json库详细步骤（亲测可用）

写在前面的话\quad最近在学习maskrcnn网络，准备将其应用到自己的项目上，然而现有的训练和验证数据集的制作多依赖于第三方软件的手工制作，本着将现有数据大规模转化为网络训练集与验证集的目的，我开始了在

youeiちゃん·2023-01-30 05:42

百面机器学习|第三章经典算法

答：是，一个使用高斯核()训练的SVM中，若训练集中不存在两个点在同一个位置，则存在一组

砍柴人z·2023-01-30 04:39

《动手学》：过拟合、欠拟合->note

fitting:拟合，就是说这个曲线能不能很好的描述这个样本，有比较好的泛化能力过拟合（OverFititing）：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，

AI_er·2023-01-30 02:42

深度学习中的损失函数

1概念辨析损失函数是定义在单个样本上的，计算一个样本预测值与真实值之间的误差；代价函数是定义在整个训练集上的，是所有损失函数的平均值。目标函数最终需要优化的函数。

yanggali99·2023-01-29 23:31

Fashion MNIST数据集的处理——“...-idx3-ubyte”文件解析

FashionMNIST数据集包含60000张图片的训练集和10000张图片的测试集。图片的大小为28×28，共784个像素。像素的灰度值介于0~255之间的整数。数据集分为10个类别，分别是：‘

峡谷的小鱼·2023-01-29 23:36

手写神经网络处理文本分类问题

首先我们先来明确一些基本的概念。通常，人们把信息检索问题抽象为：在文档集合D上，对于由关键词组成的查询串，返回一个按查询和文档匹配度relevance(q,d)排序的相关文档列表。特征提取由来剑桥大学KarenSparckJones1972年提出，但并没有解释为什么使用log，而不是其他函数。同年，同为剑桥的的罗宾逊谢了两页纸的解释，解释得很垃圾。后来康奈尔大学的Salton多次撰文解释用途，将T

风风荷举·2023-01-29 22:05

【Tensoflow2】Unet实现CityScapes语义分割及resize插值问题

数据分为原图，分割图，并包含训练集及测试集。语义

陌二叔·2023-01-29 20:46

【Coursera】处理来自不同分布的数据集

问题描述两个数据集不是来自同一分布的，有着不同的数学期望、方差，这样会导致训练集效果很好，但是模型在测试集上的效果很差，这时候需要调整一下训练策略了。

学渣渣渣渣渣·2023-01-29 18:02

[机器学习]损失函数DLC

在模型优化过程中一般表述为：或与针对整个训练集的代价函数(CostFunction)不同，损失函数通常仅针对单个训练样本。

ViperL1·2023-01-29 17:52

【NLP】完全解析！Bert & Transformer 阅读理解源码详解

超详细的Bert文本分类源码解读|附源码中文情感分类单标签参考论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762https://arxiv.org/abs/1810.04805在本文中

风度78·2023-01-29 16:38

阿里天池 NLP 入门赛 Bert 方案 -2 Bert 源码讲解

赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w

张贤同学·2023-01-29 16:08

1.2 案例：波士顿房价预测

获取数据2.数据预处理(清洗数据)可能碰到以下情况：1.缺少数据值2.含有错误数据值3.数据格式不一致4.重复的记录值3.数据分析与可视化4.选择合适的机器学习模型5.训练模型(使用交叉验证选择合适的参数)训练集

哎呦-_-不错·2023-01-29 14:25

机器学习易混点——归一化和标准化

归一化就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放到0和1之间。就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0，方差为1的状态。

爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:48

时间序列分析 | RBF径向基神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）

时间序列分析|RBF径向基神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）目录时间序列分析|RBF径向基神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标模型介绍完整程序预测结果评价指标训练集数据的

小橘算法屋·2023-01-29 14:15

多元回归分析 | RBF径向基神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|RBF径向基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|RBF径向基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