E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
文本分类训练集
动手学数据分析 | Datawhale-8月 | Task05:数据建模及模型评估
文章目录Task05:数据建模及模型评估一、数据预处理1.导包2.缺失值填充和one-hot编码二、模型搭建1.选择模型2.切割
训练集
和测试集3.模型创建4.优化总结Task05:数据建模及模型评估我们根据任务需求不同
百无一用是书生g
·
2023-01-25 12:33
python
机器学习
决策树
动手学数据分析—5.数据建模及模型评估
动手学数据分析—5.数据建模及模型评估一、特征工程1.1缺失值填充1.2编码分类变量二、模型搭建tips12.1切割
训练集
和测试集tips2Q12.2模型创建tips3Q22.3输出模型预测结果tips4Q3
棠糖䉎
·
2023-01-25 12:00
数据分析
【动手学数据分析】 Task05 - 模型建立和评估
建模和评估的基本流程:读入数据集特征工程分割
训练集
和测试集创建模型输出模型预测结果模型评估零、特征工程导入数据:importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageplt.rcParams
Beta Lemon
·
2023-01-25 12:59
动手学数据分析
sklearn
机器学习
python
数据分析
numpy
动手学数据分析 Task05--数据建模&测评
数据建模选择模型sklearn选择算法选择路径图:任务一切割
训练集
和测试集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#一般先取出X和y后再切割,有些情况会使用到未切割的
Smile_L77
·
2023-01-25 12:58
笔记
DW动手学数据分析Task5:数据建模及模型评估
目录1建模1.1数据分析流程1.2模型搭建准备工作1.2.1导入库1.2.2载入数据1.3模型搭建1.3.1选择模型1.3.2切割
训练集
和测试集1.3.3模型创建1.3.4输出模型预测结果2评估2.1评估的准备工作
OohMuYi
·
2023-01-25 12:27
动手学数据分析
数据分析
python
数据挖掘
构建图像分类数据集
获取原始图片利用网络爬虫爬取自己拍摄(一般不推荐)一些注意事项手动删除一些不符的图像(针对网络爬虫方式)各类别要尽量均匀对于每一类别的图像,我们要保证其多样性,以避免过拟合存储数据集同一类图像放在同一文件夹下划分
训练集
与测试集将
训练集
放在
m0_73386671
·
2023-01-25 11:06
python
深度学习
常见学习率衰减方式
学习率学习率的作用在机器学习中,监督式学习通过定义一个模型,并根据
训练集
上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。
Cpp编程小茶馆
·
2023-01-25 10:11
机器学习
学习率
深度学习模型训练中学习率的衰减方式
学习率1.学习率的作用在机器学习中,监督式学习通过定义一个模型,并根据
训练集
上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。
HoveXb
·
2023-01-25 10:40
2.2 优化算法(MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优)
MINI-BATCH实际训练中,数据集过于庞大,需要拆分成一个个小的子
训练集
。
bijingrui
·
2023-01-25 10:39
#
吴恩达-深度学习
学习率衰减、局部最优、Batch归一化、Softmax回归
1epoch=遍历一遍
训练集
学习率衰减公式:例:假设衰减率decayrate=1,=0.2epochNumα10.120.06730.0540.04其它学习率衰减公式:α=0.(指数衰减)。。。
劳埃德·福杰
·
2023-01-25 10:08
Deep
Learning
学习率衰减
局部最优
Batch
Norm
softmax
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化?
许多深度学习模型在进行数据处理时,常常要进行数据归一化操作,比如对图片
训练集
,要除以255,进行归一化train_data,test_data=train_data/255,test_data/255#
知北行
·
2023-01-25 09:54
小问题
过拟合和欠拟合以及相对应的解决办法
以至于,只学到了很少的一部分信息,当进行预测的时候,会发生方差最低,和偏差较大的情况过拟合:是指模型的学习能力比较强,以至于,直接把题给背下来了,如果考到原题,就会实现相应的预测100%,如果预测的不再
训练集
中
喜欢打酱油的老鸟
·
2023-01-25 07:23
人工智能
过拟合
欠拟合
偏差(bias)与方差(variance)
度量同样大小的
训练集
的变动所导致的学习性能的变化,刻画数据扰动所产生的影响m为样本均值,u为总体均值,xix_ixi为样本值,f‾\overline{f}f表示学习算法的期望输出,f(x,D)为样本上的期望输出
如风过境YD
·
2023-01-25 07:22
Machine
Learning
偏差
方差
【NLP】
文本分类
算法-基于字符级的无词嵌入双向循环神经网络(双向 GRU)
在这里开个系:20大风控
文本分类
算法,去年就已经写的差不多了,现在整理好
风度78
·
2023-01-25 07:12
神经网络
算法
人工智能
机器学习
深度学习
python+tensorflow2.0实现简单人脸识别-----第一天:
训练集
的采集
作者想着本次寒假自己动手做一个简单的人脸识别系统。环境为tensorflow2.0,python3.9.0,opencv3.4.15。本人新手一枚,代码如有错误还望各位指教。总体思路是制作数据集—编写模型—训练模型—调整模型。第一天首先把人脸数据集做好。思路是用opencv来识别人脸(利用笔记本自带摄像头),将人脸裁剪出来,然后统一大小,最后保存。第一步导入opencvimportcv2利用ope
简单v发v过
·
2023-01-24 15:08
python
opencv
计算机视觉
tensorflow
人脸识别
吴恩达机器学习系列五(聚类和降维)
DimensionalityReduction)动机一:数据压缩动机二:数据可视化主成分分析问题主成分分析算法选择主成分的数量重建的压缩表示主成分分析法的应用建议聚类(Clustering)无监督学习在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的
训练集
酸菜鱼_2323
·
2023-01-24 15:37
机器学习
整理了20场kaggle比赛baseline
扫码加我微信,回复“比赛”领取baseline代码02NLP方向比赛NLP方向选出了6场比赛,涵盖
文本分类
、AES等NLP任务,覆盖医疗、教育等应用领域。扫码加我微信,回复“比
zenRRan
·
2023-01-24 15:07
机器学习
人工智能
python
java
算法
天池赛学习笔记——使用sklearn+机器学习进行分类/回归任务之(二)数据集划分、预处理和特征工程
接下来,我们需要对数据集进行划分,以用于模型训练和验证.数据集的划分将有标签的数据集划分为
训练集
和测试集,以验证我们最终提交模型的泛化能力.fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_s
mathlxj
·
2023-01-24 15:36
机器学习
天池竞赛
sklearn
机器学习
数据集预处理
特征工程
24.聚类算法的介绍
主要内容算法的分类聚类算法的概念聚类算法的分类聚类算法的应用场景良好聚类算法的特征一、算法的分类监督学习:在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的
训练集
,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界
WuJiaYFN
·
2023-01-24 11:37
聚类
算法
机器学习
《机器学习》阅读笔记 第二章
crossvalidation)自助法(bootstrap)1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率ROC曲线、AUC和代价曲线1.模型评估11.1过拟合一个模型在
训练集
上精度较高
Golden_Baozi
·
2023-01-24 11:05
Datawhale寒假学习
吃瓜系列
机器学习模型的测试和确认
更好的选项是将数据分成两个集合:
训练集
和测试集。正如它们的名字,用
训练集
进行训练,用测试集进行测试。对新样本的错误率称作推广错误(或样本外错误),通过模型对测试集的评估,你可以预估这个错误。
flower & you
·
2023-01-24 09:58
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
日常笔记-snownlp情感分析计算情感得分
snownlp
文本分类
功能将原始评论分为正负情感两个数据集,返回值为情绪的概率。情感评分在[0,1]之间,越接近1,情感表现越积极,越接近0,情感表现越消极。
六日~
·
2023-01-24 09:27
文本
深度学习
机器学习
自然语言处理
工业蒸汽预测
1-6、绘制线性回归关系1-7、查看特征变量的相关性1-8、Box-Cox变换1-9、小结二、模型训练2-1、导入数据分析工具包、数据读取2-2、异常值分析2-3、
训练集
、测试集的最大值最小值归一化2-
ㄣ知冷煖★
·
2023-01-24 08:16
机器学习
天池比赛
python
机器学习
开发语言
Task15:集成学习案例二 (蒸汽量预测)
蒸汽量预测1.数据集1.1背景介绍1.2数据集1.3评价指标:2.数据预处理2.1导入依赖包2.2读取数据2.3数据探索性分析3.特征工程4.模型构建以及集成学习构建
训练集
和测试集模型训练参考来源:https
蜗牛海胆
·
2023-01-24 08:45
集成学习
机器学习
数据分析
西瓜书学习记录_绪言
总结前言该系列文章主要用于记录笔者在大三下学期的西瓜书学习过程本文讨论西瓜书绪言中的学习体会以及对某些问题的思考一、知识回顾在经过预习、上课、以及复习之后,绪言这一章节可以说是极其友好的入门手册,在本章中西瓜书作者对机器学习中的一些常用术语进行了系统的介绍,例如样本、标记、样例、
训练集
富士山下的春夏秋冬
·
2023-01-23 20:12
西瓜书
机器学习
机器学习
西瓜书机器学习_一二章
通常会假设样本空间的采样服从独立同分布原则归纳偏好:与数据集一致的假设可能有多种,好的算法有一定的偏好来在其中进行选择,而不是随机选择(如奥卡姆剃刀)NFL:所有的学习算法的性能期望值都相同第二章生成
训练集
与测试集的一般方法留出法
CNGauss
·
2023-01-23 20:39
西瓜书笔记
人工智能
python
YOLOv5划分数据集
下文从划分数据集到利用标注一条龙讲解数据集制作并标注数据集划分数据集划分1.以YOLO为例先新建一个文件夹把数据集(图片全部放入)2.然后新建两个文件夹分别存放数据集(images)和标签(labels)3.概按照3:1的比例把图片划分为两个文件夹一个为
训练集
一个为验证集
lvzt
·
2023-01-23 19:05
python学习笔记
人工智能
深度学习
神经网络
吴恩达机器学习Day5
逻辑回归的梯度下降:对w和b求偏导结果与线性回归是相似的(神奇);但事实上并不一样:训练逻辑回归模型:sklearn函数过拟合(overfitting):即使非常适合
训练集
但也因为太适合数据,因此是过拟合
Tezzz
·
2023-01-23 19:25
人工智能
深度学习
李宏毅深度学习课程Spring2022作业1
simplebaseline:1)Downloaddata2)Importpackages3)SomeUtilityFunction4)DatasetNeuralNetworkModelFeatureSelection(划分
训练集
闪闪发亮的小星星
·
2023-01-23 11:07
深度学习
机器学习
数据增广,微调(迁移学习)
数据增广应用图像增广的其中一个好处就是扩大了
训练集
的规模,另外一个好处就是,随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,也就是说提高了模型的泛化能力,模型性能更好。
暗紫色的乔松(-_^)
·
2023-01-23 11:07
深度学习
迁移学习
深度学习
人工智能
python中中将数据集打乱_Pytorch数据集读入——Dataset类,实现数据集打乱Shuffle
datasettorchvision.datasets.ImageFolder简单应用起来非常简单,用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入,在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出
训练集
仙剑李逍遥
·
2023-01-23 08:31
python中中将数据集打乱
eat_pytorch_in_20_days学习笔记----1-2,图片数据建模流程范例
训练集
有airplane和automobile图片各5000张,测试集有airplane和automobile图片各1000张。
爱摸肚子的小胖子cl
·
2023-01-23 08:51
python
深度学习
神经网络
数据集的文字标签(label)转成数字标签
问题:我要放入模型中的
训练集
和标签是这样的(都是numpy格式的文件):标签集中共有1926个标签,10个类别,(类别前边的数字,代表的是对应的第几张图片)。
醪糟小丸子
·
2023-01-23 07:10
实验
深度学习
python
标签集
数据集
sklearn
4倍速!ML.NET Model Builder GPU 与 CPU 对比测试
当我们使用VisualStudio进行机器学习开发时,一般都会推荐安装ML.NETModelBuilder,这让我们的开发更加可视化,并且按照步骤载入相关的
训练集
,选择好模型就够了,一切就是如此朴实无华
dotNET跨平台
·
2023-01-22 12:28
图像识别
深度学习
机器学习
人工智能
计算机视觉
pytorch学习笔记4-torchvision中数据集的使用
以CIFAR10为例,点开可以看到CIFAR10的参数和返回值的相关介绍:importtorchvision#参数train为TRUE则返回
训练集
,为FALSE则返回测试集,download设置为TRUE
ThreeS_tones
·
2023-01-22 11:49
pytorch
深度学习
梅飞飞飞的假期学习日记DAY2
fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()train_images和train_labels组成了
训练集
飞呀飞呀飞飞飞
·
2023-01-22 07:59
学习
深度学习
神经网络
自然语言处理——
文本分类
综述
最近在学习
文本分类
,读了很多博主的文章,要么已经严重过时(还在一个劲介绍SVM、贝叶斯),要么就是机器翻译的别人的英文论文,几乎看遍全文,竟然没有一篇能看的综述,花了一个月时间,参考了很多文献,特此写下此文
big_matster
·
2023-01-22 07:25
文本分类
自然语言处理
分类
机器学习
【自然语言处理】词袋模型在
文本分类
中的用法
词袋模型在
文本分类
中的用法1.加载数据20Newsgroups:数据被组织成20个不同的新闻组,每个新闻组对应一个不同的主题。
皮皮要HAPPY
·
2023-01-22 07:23
自然语言处理
自然语言处理
词袋模型
文本分类
TF-IDF
序列求和---蓝桥杯
训练集
#includeusingnamespacestd;intmain(){longlongintn,s=0;cin>>n;s=n*(n+1)/2;cout<<s<<endl;return0;}
九霄云客
·
2023-01-22 00:38
算法(含数据结构)笔记
算法
吴恩达机器学习 day02单变量线性回归
01模型描述为了更好的描述监督学习问题,需要给出
训练集
并以此构建一个模型。
念~旭
·
2023-01-21 21:01
吴恩达机器学习
机器学习
吴恩达机器学习day10(聚类(Clustering))
聚类一.无监督学习:应用:二.K-均值算法三.优化目标四.随机初始化五.选择聚类数一.无监督学习:聚类算法,非监督学习算法在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的
训练集
,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界
晨沉宸辰
·
2023-01-21 21:27
吴恩达机器学习笔记
聚类
算法
机器学习
吴恩达机器学习作业2(逻辑回归)
】引入一些包【2】准备数据【3】sigmoid函数【4】costfunction(代价函数)1.设置参数【5】gradientdescent(梯度下降)1.损失梯度的推导2.代码【6】拟合参数【7】用
训练集
预测和验证
晨沉宸辰
·
2023-01-21 21:26
吴恩达机器学习作业
机器学习
python
逻辑回归
吴恩达机器学习day4(正则化(Regularization))
如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应
训练集
(代价函数可能几乎为0),但是可能会不能推广到新的数据。
晨沉宸辰
·
2023-01-21 21:56
吴恩达机器学习笔记
机器学习
NLP-T3基于机器学习的
文本分类
NLP--T3基于机器学习的
文本分类
3基于机器学习的
文本分类
3.1机器学习模型3.2文本表示方法Part13.2.1One-hot3.2.2Bagofwords3.2.3N-gram3.2.4TF-IDF3.2
中古传奇
·
2023-01-21 21:24
人工智能AI
机器学习
NLP--基于深度学习的
文本分类
2
T5-基于深度学习的
文本分类
25基于深度学习的
文本分类
--文本表示方法5.1词向量5.1.1Skip-grams在上个章节中,学习通过FastText快速实现了基于深度学习的
文本分类
模型,但是这个模型不是最优的
中古传奇
·
2023-01-21 21:24
人工智能AI
深度学习
Pytorch预
训练集
进行训练测试
首先主题:使用pytorch的预
训练集
来进行训练测试;安装配置环境:直接在GPU上跟着先跑通一遍,能当成一个调包侠。主要是安装一些库,其中最基础的库:mmcv来做底层的运算。
中古传奇
·
2023-01-21 21:19
人工智能AI
深度学习
机器学习笔记part1,系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现
→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch(学习周期,注意,每个epoch里会有相应的
训练集
丰。。
·
2023-01-21 19:03
机器学习笔记
统计学
人工智能
数据分析
机器学习
语种识别
语种识别1.简介1.1数据集简介1.2识别口语种类简介2.项目实现概述2.1音频数据转化为语谱图2.2语谱图的语种识别3.口语识别项目的详细实现3.1语谱图转化程序实现3.1.1划分
训练集
和验证集3.1.2MP3
zz_走走停停
·
2023-01-21 19:30
深度学习
caffe
python
无监督学习与监督学习的区别
监督学习描述的任务是:当给定输入x,如何通过在有标注输入和输出的数据上训练模型而能够预测输出y1、通过带有标签的
训练集
:训练模型2、通过训练模型,输入新事件自变量x,预测输出y4、监督学
天主极乐大帝
·
2023-01-21 17:49
数据分析
无监督学习与监督学习的区别
使用标准化 (StandardScaler()) 时,在
训练集
上使用fit_transform(),在测试集上使用transform()
scaled_train=(train-train_mean)/train_std_deviationscaled_test=(test-train_mean)/train_std_deviationhttps://sebastianraschka.com/faq/docs/scale-training-test.htmlhttps://blog.csdn.net/q2972112/article
结了婚的小姑娘
·
2023-01-21 17:49
Notebook
python
上一页
61
62
63
64
65
66
67
68
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他