文本分类训练集第68页

李沐动手学深度学习V2-实战Kaggle比赛：叶子分类（Classify Leaves）和代码实现

张图像用于训练，测试集平均分为公共和私人排行榜，网址为：https://www.kaggle.com/competitions/classify-leaves/code由于images文件夹包含测试集和训练集所有图像

cv_lhp·2023-01-18 10:45

kNN_reg.predict报错

ThisKNeighborsRegressorinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthisestimator.原因是没有对训练集进行拟合

熙.FA·2023-01-18 09:56

基于PCA降维的模式识别系统的设计与实现

（2）系统流程图系统流程图如图1所示，为方便理解，在此对两个循环进行解释：内层循环是为了探索在使用相同训练集和测试集的情况下不同

李逍遥敲代码·2023-01-18 09:50

机器学习模型的几种常用评估方法

目录概念模型评估之—混淆矩阵模型评估之—K-S值模型评估之—AR值模型评估之—ROC图和AUC评估指标之—Lift提升图评估指标—Gain增益图评估指标—GINI系数评估指标—Psi稳定性过拟合与欠拟合概念通过训练集产生的模型

小蔡童靴·2023-01-18 08:33

Pytorch学习笔记：加载预训练模型

文章目录前言摘要：1.加载模型2.修改加载模型3.加载预训练模型4.保存模型回顾总结前言torchvision是官方经常需要的包，包括：torchvision.datasets：预定义的训练集（比如MNIST

豆爸OS·2023-01-17 22:40

动手学深度学习笔记day11

图像增广图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

快速理解机器学习、深度学习与自然语言处理

深度学习、自然语言处理的关系机器学习、深度学习、自然语言处理的关系如图所示1机器学习（MachineLearning）机器学习是在没有明确指令的情况下，学习如何在示例（又叫做“trainingdata”，即训练集

_Lilly·2023-01-17 18:51

模块二 week3

1、模型评估为了判断模型是否良好运行，尤其是不止有一个特征时，可用此方法来评估模型的运行情况：将数据集分成训练集和测试集两个子集，在训练集上训练模型的参数，在测试集上测试性能。

今天你吃了吗a·2023-01-17 16:53

用LSTM的模型实现自动编写古诗

训练结束时生成的诗句：虽然训练到最后写出的诗句都不怎么看得懂，但是，可以看到模型在学习到越来越多目前RNN循环神经网络可以说是最强大的神经网络模型之一了，可以处理大量的序列数据，目前已经广泛用于语音识别、文本分类

闫倩倩爱编程·2023-01-17 15:59

统计学预测模型——通过 Python 代码实现时间序列数据分析

数据准备：划分训练集和测试集。df1=data[[‘Date’,‘Spend’]].set_index(‘Date’)train=df1.iloc[:933,:]test=df1.

CDA·数据分析师·2023-01-17 15:57

PaddleNLP开源UTC通用文本分类技术，斩获ZeroCLUE、FewCLUE双榜第一

飞桨PaddlePaddle2023-01-1220:02发表于湖北针对产业级分类场景中任务多样、数据稀缺、标签迁移难度大等挑战，百度提出了一个大一统的通用文本分类技术UTC（UniversalTextClassfication

逍遥自在017·2023-01-17 15:47

机器学习sklearn之集成学习（二）

GBDT概述GBDT算法在实际应用中深受大众的喜爱，不同于Adaboost（利用前一轮弱学习器的误差率来更新训练集的误差权重），GBDT采用的是前向分步算法，但是弱学习器则限定了CART决策树模型。

夜风晚凉·2023-01-17 13:41

集成学习--Gradient Boosting Decison Tree（GBDT）梯度提升树

Adaboost是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。

Dxy17·2023-01-17 13:36

Pytorch学习笔记（4）———自定义数据集

创建以下目录：data-------------根目录data/test-------测试集data/train------训练集data/val--------验证集在t

永不言弃的小颖子·2023-01-17 12:12

【机器学习】pytorch如何加载自定义数据集并进行数据集划分

文章目录举例数据集：基因疾病关联数据集1.通过torch.utils.data.random_split划分7:3继承torch.utils.data.Dataset类实例化Dataset类划分训练集和测试集生成数据迭代器

鱼与钰遇雨·2023-01-17 12:03

使用Unet进行脊柱分割爬坑记录

被一个非常不起眼的小bug搞得精疲力尽，本着bug不过夜的信仰，终于在晚上10.30成功debugg，记录一下使用Unet网络训练自己的脊柱分割网络首先准备训练集，一开始这个数据集是用github上的一个完整的代码进行处理的

黑夜里游荡·2023-01-17 11:15

分享一个脊柱分割公开数据集

目前公开的初赛训练集有172例

Lancesye·2023-01-17 11:13

用生成对抗网络来产生图片

想法特别简单，先用原始数据（CUB上面只有～2000张图也训练出来了）训练一个GAN，然后生成图片，加入到训练集中。

逆风飞翔的cver·2023-01-17 10:05

什么是对抗网络，对抗网络能干什么，对抗网络简述。

图像生成：基于训练的模型，生成类似于训练集的新的图片。（2）图像数据增强：增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果。（3）图像外修复：从受限输入图像生成具有语义意义结构的新的视

Aɢᴀɪɴ . ·2023-01-17 10:34

机器学习 | GBDT+XGBoost知识补充及梳理

2.4GBDTXGBoost做回归训练集的label均为正值，预测会出现负值吗？原因是什么？2.5GBDT+LR的实现及原理有了解吗？介绍下？2.6XGBoost不适用于什么样情景的数据？

写代码的阿呆·2023-01-17 09:12

怎么实现联邦学习中的Non-IID？

part1：在堪称联邦学习“开山之作”FedAvg这篇论文中，是这样描述的：数据集是MNIST，MNIST是0到9这10个数的手写数据集，训练集大小是60000。

周杰伦今天喝奶茶了吗·2023-01-17 09:56

【吴恩达机器学习笔记】第1周 - 线性回归与代价/成本函数

机器学习的模式用训练集的数据，匹配一种算法，生成一个函数（h），这个函数可以输入x，产出y所以机器学习的关键在于：1、选择正确的算法，选择算法之后，函数h的形态就确定了，但是参数未知2、确定函数h的参数值

Sun_Weiss·2023-01-17 09:01

AI task01

1.线性回归一些概念在机器学习术语里，真实数据集被称为训练数据集（trainingdataset）或训练集（trainingset），以房价为例，一栋房屋被称为一个样本（sample），其真实售出价格叫作标签

weixin_44613018·2023-01-17 08:01

西瓜书学习笔记第1章绪论

第1章绪论1.3假设空间假设空间：所有假设组成的空间版本空间：现实问题中我们常面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样本训练集进行的，因此，可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与训练集一致的假设集合

二三TP·2023-01-17 08:59

YOLO v5转数据集时出现AttributeError: ‘ NoneType‘ object has no attribute ‘text ‘ 报错——解决办法

VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集时，出现如下报错：Traceback(mostrecentcallLast):File"XXX(运行文件路径)",line134,inconvert_annotation

Wiseym·2023-01-17 07:22

西瓜书学习笔记第二章

（accuracy）=1-错误率=1-E=1-a/m误差（误差期望）：学习器的预测输出与样本的真实输出的差异；训练误差（trainingerror）或经验误差（empiricalerror）:学习器在训练集上的误差

程序圆圆圆·2023-01-17 07:51

西瓜书学习笔记-第二章模型评估与选择

个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m1-a/m称为精度(accuracy)，即精度=1-错误率，精度常写为百分比形式误差(error)：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异学习器在训练集上的误差称为

Dove_Dan·2023-01-17 07:15

序列标注任务

目录基本概念序列标注常见序列标注任务NERPOSChunk一个NER任务需要安装的库数据加载数据预处理微调预训练模型参考基本概念序列标注序列标注可以认为是token级别的文本分类。

Gu_NN·2023-01-17 07:55

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十六章 16.6 生成常用密码

1、数据集使用WVS自带的密码字典作为训练集。约定密码长度不超过10，逐行读取密码文件中的每行密码，并将其序列化。path="..

mooyuan天天·2023-01-16 22:12

文本分类和意图识别调研思考

来自：CS的陋室作者：机智的叉烧为了升级迭代一下自己的技术方案，所以对文本分类和意图识别业界有关的技术进行了一些新的调研。

zenRRan·2023-01-16 17:26

ResNet模型详解及代码复现

随着网络层数的增加，网络发生了退化（degradation）的现象：随着网络层数的增多，训练集loss逐渐下降

不一样的崽·2023-01-16 17:56

文本分类模型baseline 可用于科研、比赛等场景

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️文本分类模型baseline可用于科研、比赛等场景1.前言随着自然语言技术以及预训练语言模型的不断发展，文本分类模型的性能也不断提升

Chaos_Wang_·2023-01-16 17:50

random.seed() numpy.random.seed() tf.set_random_seed()作用范围、区别

在每次执行代码时，使每次切分后的训练集、验证集输入结果相同，便于验证学习参数的有效性和查找问题。但是他们有什么异同？带着这些一连串的疑问，开始了实验。以上三种随机种子分属于不同的Py

咖豆丘·2023-01-16 16:00

正则化：五重境界理解减少过拟合的神器

过拟合是指模型在训练集上取得很高的识别性能，但在测试集上的识别性能偏低的现象。过拟合使模型泛化能力低下，模型陷入局部最优。过拟合使模型仅学习到局部数据的特点，而不是事物的本质特征。为什么会过拟合？

AI大道理·2023-01-16 15:52

吴恩达深度学习deeplearning.ai——第一门课：神经网络与深度学习——第二节：神经网络基础（上）

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

Lishier99·2023-01-16 13:21

基于深度学习人脸性别识别项目

数据集数据集包括以下csv文件:train.csv：训练集，其中包括两列，第一列id是人脸图像的编号，即对应的文件名，第二

甜辣uu·2023-01-16 12:48

SVM损失函数和softmax损失函数

在训练过程中，损失函数越小，表明我们的模型在训练集上越好的拟合数据。在优化模型的过程中，我们一般会采用一些优化方法，如梯度下降法，去最小化损失函数。

王亦傲·2023-01-16 12:17

softmax避坑，训练集80、90准确率，测试集一直50左右

在使用softmax之后，大家一定要把outputs输出查看是否满足每一行或者每一列值相加为1（看自己输出是一列还是一行）（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。（2）dim=1：对每一行的所有元素进行softmax运算，并使得每一行所有元素和为1。

qq_40929682·2023-01-16 12:16

通过SVM和Softmax求损失值

超参数和交叉验证将训练集标号为1、2、3、4、5，每次都在这五个中选取一个作为验证集，能够有效防止某一数据集和训练集恰好。。

cccqx·2023-01-16 12:45

NLP 简介

这项技术对于许多应用非常重要，例如语音识别、机器翻译、自然语言问答和文本分类。NLP的基本任务包括词法分析、句法分析和语义分析。

LightningInSky·2023-01-16 12:58

机器学习中的验证集

在机器学习中，一般将样本分成独立的三部分训练集(trainset)，验证集(validationset)和测试集(testset)。其中，测试集用来检验最终选择最优的模型的性能如何。

weixin_46509574·2023-01-16 11:08

validation_data作用

这样可以方便我们及时调整参数针对超参的选择我们是根据验证集上的效果来进行调整的，因此验证集可以看做参与到“人工调参”的训练过程；2）注意训练集、验证集和测试集应该服从同一数据分布，这样我们才能进行玄学调参

weixin_30363981·2023-01-16 11:07

了解tf.keras中模型训练验证的相关方法

黑马程序员官方·2023-01-16 11:07

Keras验证集切分

model.fit(X,Y,validation_split=0.33,epochs=150,batch_size=10)validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集

AI界扛把子·2023-01-16 11:07

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集1.Kerasfit函数history对象包含两个重要属性：epoch：训练的轮数history：它是一个字典，包含val_loss,val_acc,loss

Study Hard and On·2023-01-16 11:07

【Pytorch学习笔记】002--线性模型

1.深度学习准备过程DataSet(数据集)、Model(选择模型)、Training(模型训练)、infering(进行推理预测)2.数据集分类训练集测试集验证集(开发集)：测试集的标准答案一般是不知道的

沉潜于·2023-01-16 10:51

机器学习—决策树

树的组成根节点：第一个节点非叶子结点与分支：中间过程叶子结点：最终的决策结果决策树的训练与测试训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从根节点开始选择合适的特征，按优先级进行排列）测试阶段：根据构造出来的树

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:17

实战15：基于卷积神经网络的验证码识别（完整代码+数据集+毕设项目）

甜辣uu·2023-01-16 10:41

吴恩达第二课笔记第一周-偏差和方差、正则化、归一化输入、梯度消失与梯度爆炸、梯度检验

1.偏差和方差通过查看训练集和验证集的错误率来判断方差和偏差情况高偏差、和高方差的解决办法不同：2、正则化（用来解决过度拟合问题，减小方差）L2正则化的过程dropout（随机失活）方法进行正则化：不同层的

奇迹皇皇·2023-01-16 10:00

神经网络信息双向传播,神经网络反向传播推导

其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层

阳阳2013哈哈·2023-01-16 10:59

推荐频道

文本分类训练集