文本分类训练集第70页

【竞赛】竞赛的常见思路和方案——目标检测

文章目录1.数据：2模型3.训练4.模型融合+后处理1.数据：数据研究：是如何获得的，宽高比，类别平衡，采样环境标注框和感受野的设置，rpn中anchorratio，大目标和小目标考虑训练集和测试集的分布数据集的划分直接比列分层抽样

Deepsdu·2023-01-14 11:43

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week1

1.训练、验证、测试集训练集：用来训练验证集：用来找出最好模型测试集：无偏评估算法的运行状态（没有也不要紧）小数据时代：70%训练30%测试/60%训练20%训练20%测试大数据时代：99%（或者更多）

Asteries·2023-01-14 11:32

神经网络的正则化（L1正则化与L2正则化）

如果我们能通过正则化，在固定训练集大小和固定模型复杂度的情况下解决过拟合问题。

lalalalalalaaaa·2023-01-14 10:11

【无标题】

在文本分类中，即为词向量的维度out_channels(int)–卷积产生的通道。有多少个out_channels，就需要多

LG_Alex·2023-01-14 10:23

Kaggle: RSNA 肺炎检测挑战——第三名解决方案分析及代码复现

Retinanet网络用于解决数据不平衡问题，即正负样本差距较大的情况；将25684张图像分为：训练集95%，验证集5%。没有使用高

狐狸取经·2023-01-14 09:00

多模态文本分类技术

多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning

silhouette10·2023-01-14 09:19

手把手教你搭建Bert文本分类模型，快点看过来吧！

1赛题名称基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型2赛题背景企业自主填报安全生产隐患，对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时，往往存在不认真填报的情况，“虚报、假报”隐患内容，增大了企业监管的难度。采用大数据手段分析隐患内容，找出不切实履行主体责任的企业，向监管部门进行推送，实现精准执法，能够提高监管手段的有效性，增强企业安全责任意识。3赛题任务本赛题提供企业填报隐患数据，参赛选

深度之眼·2023-01-14 08:33

基于cnn的短文本分类_基于时频分布和CNN的信号调制识别分类方法

文章来源：IETRadar,Sonar&Navigation,2018,Vol.12,Iss.2,pp.244-249.作者：JuanZhang1,YongLi2,JunpingYin3作者单位：1.SchoolofMathematicalSciences,BeijingNormalUniversity,No.19,XinJieKouWaiStreet,HaiDianDistrict,Beijin

摔了个呆萌·2023-01-14 08:52

【情感分析】ABSA模型总结（PART I）

0.写在前面前面我们有实战过文本分类的一些模型算法，什么？太简单？！Ok，再开一个坑，接下去整一个稍微复杂点的，情感分析。

Congqing He·2023-01-14 08:41

[Pytorch]CNN图像预测编程项目-Train the model

3.Trainthemodel1.从训练集中得到一批数据。2.把这批数据传递给网络。3.计算损失。4.计算损失函数关于神经网络的权重的梯度。5.更新权重，使用梯度来减少损失。

雕雀桑·2023-01-14 08:35

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。2.例子：新闻分类数据：18846条新闻，标签为0-19个数字，一共20类。某

weixin_33762321·2023-01-14 07:13

Sklearn（v3）——朴素贝叶斯(1)

比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。

Grateful_Dead424·2023-01-14 07:11

sklearn中的朴素贝叶斯

如想预测一个人究竟是否能在泰坦尼克号海难中生存下来，可以建一棵决策树来学习训练集。在训练中，其中一个人的特征为30岁、男、普通舱，最后他在海难中去世了。

momokofly·2023-01-14 07:40

PyG搭建R-GCN实现链接预测

目录前言1.数据处理2.R-GCN链接预测2.1负采样2.2模型搭建2.3模型训练/测试前言关于链接预测的介绍以及链接预测中数据集的划分请参考：链接预测中训练集、验证集以及测试集的划分(以PyG的RandomLinkSplit

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

时序数据的预测

TimeSeriesSplit的分割数据集的原理2、girdsearchcv和时序数据结合二、时间序列预测需要注意的问题1、传统时序建模的方法：2、现代预测方法3、注意问题3.1概念漂移3.2序列的自相关性3.3训练集和测试集的划分

hellobigorange·2023-01-14 00:13

yolo-fast模型下anchor的使用

关于yolo模型中anchors值的理解：anchorbox就是从训练集中真实框（groundtruth）中统计或聚类得到的几个不同尺寸的框。避免模型在训练的时候瞎找，有助于模型快速收敛。

SwaggerWX·2023-01-14 00:32

目标检测主要数据格式的转换

同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和验证集。这里提供了一份代码将xml格式的标注文件转换为txt格式的标注文件，并按比例划分为训练集和验证集。

YSUSE15w·2023-01-14 00:28

AlexNet学习

导致拟合的函数完美预测训练集，但对新数据的测试

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

4、线性分类: SVM, Softmax

最后，我们描述了k-近邻（KNN）分类器，它通过将待标记的图像与训练集中已经标记好的图像进行比较来标记图像。KNN有许多缺点：分类器必须记住所有的训练数据，并将其存储起来，以备将来与测试数据进行比较。

qxdx.org·2023-01-13 22:28

自助法及其python实现

在对数据集划分训练集和测试集的时候，我们经常采用的有三种方法，其中留出法和交叉验证法已经在上一篇中有所说明。本文将主要讲述自助法(bootstrapping)及其python实现。

weixin_43216017·2023-01-13 21:57

机器学习周志华--自助法bootstrapping中的极限公式

在西瓜书的第二章，讲了几种常用的对数据集进行划分而产生训练集S\mathit{S}S和测试集T\mathit{T}T的方法，其中就有一个自助法。

蓝域小兵·2023-01-13 21:27

计算机中bootstrapping 是很没意思_Bootstrapping算法（附python代码）

在西瓜书第二章提到，自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集时很有用，将多次随机抽样作为训练集，将初始数据作为测试集。

weixin_39966130·2023-01-13 21:27

MATLAB深度学习（1） --- 想要做好深度学习？数据集是第一步

数据集是第一步创作目的项目简介本期重点---数据集构建本文所使用数据集简介用table来搭建训练集总结创作目的大家好，这里是微信公众号—程飞谈在CSDN上开始做的一些新的尝试，因为我本身是智能建造专业，

cf_strange·2023-01-13 19:04

paddle静态图训练，训练集和测试集效果都有很好，但验证集上效果很差

在paddle静态图训练中，训练集和测试集效果都有很好，但验证集上效果很差在paddle的训练中，如果使用这样的方式进行训练main_program=fluid.default_main_program

欧阳罢笔·2023-01-13 19:26

YOLO数据集划分参数trainval_percent 和train_percent的含义

YOLO数据集划分参数trainval_percent和train_percent的含义trainval_percent=0.8#训练集与验证集占全体数据的比例train_percent=0.9#训练集占训练集与验证集总体的比例

好乐无荒_·2023-01-13 18:37

将COCO格式的数据集转换为VOC（以HRSID和SSDD数据集为例）

本文主要参考博客HRSID舰船检测数据集标签格式转换，json转为xml，在其代码基础上加入大量理解性注释、对其中个别代码进行修改，并在后面附加了json文件中提取信息写成VOC格式数据集中记录训练集与测试集图片名称信息的

WentingDu·2023-01-13 18:06

（Efficientdet）trainval_percent和train_percent的意义

trainval_percent代表交叉验证集占总图片的比例train_percent是训练集占交叉验证集的比例表示测试数据占总数据的0.1，训练数据占总数的0.9。

申小隆·2023-01-13 18:06

语义分割制作自己的数据集——训练集、验证集、测试集

用于语义分割的VOC数据集格式语义分割任务voc数据集主要包括JPEGImages（存放原始图像），SegmentationClass（存放label），ImageSets/Segmentation（存放划分的数据集——包括train.txt、test.txt和val.txt三个文件）将json文件夹中的原始图片和轮廓图片分别提取出来importosimportshutilfordir_namei

CUG2·2023-01-13 17:05

python-将数据集划分为训练集和验证集

#将数据集拆分为训练集和测试集：val_size=int(image_count*0.2)train_ds=list_ds.skip(val_size)val_ds=list_ds.take(val_size

努力戒手机中·2023-01-13 17:04

将SSDD数据集按比例划分训练集、验证集和测试集，并从VOC标注格式转换到COCO格式

WentingDu·2023-01-13 17:34

广告行业中那些趣事系列18：RoBERTa-wwm-ext模型为啥能带来线上效果提升？

本篇一共5840个字摘要：本篇主要分享能带来线上文本分类效果有效提升的RoBERTa-wwm-ext模型。

数据拾光者·2023-01-13 17:29

Bert超长文本分类、文本摘要

Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。

西南叶孤城·2023-01-13 17:55

NLP实战 | BERT文本分类及其魔改(附代码)

写在前面本文主要介绍了两种文本分类模型：BERT文本分类基础模型，及基于Bert和TextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。

zenRRan·2023-01-13 17:25

鲸鱼算法(WOA)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，WOA-xgboost分类预测。

closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%添加路径addpath('xgboost_toolbox\')%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集

关注：智能算法及其模型预测·2023-01-13 16:33

TF2.0使用预训练网络与模型存取

前言：Tensorflow2.0的keras中为我们封装了许多优秀的模型结构，并且这些模型结构基于imagenet数据集已经trian好，我们可以直接拿来使用，非常方便；这样做的最大好处可以解决训练集不足的问题

我会像蜗牛一样努力·2023-01-13 16:02

解决keras模型保存问题（避免系统崩溃，模型训练无效），并且可以解决训练越来越慢的问题

修改之前首先贴出来训练部分的代码：deftrain(self,train_generator,validation_generator,pre_model_path=None):''':paramtrain_generator:训练集

PilviMannis·2023-01-13 16:28

FATE —— 二.4.3 使用冻结参数Bert进行情绪分类

在本例中，我们将使用FrozenParametersBert构造一个文本分类器，并在IMDB情感分类数据集上进行训练数据集：IMDB情感这是一个二进制分类数据集，您可以从这里下载我们的处理数据集：https

MMM881·2023-01-13 15:28

[kaggle竞赛实践] Titanic幸存预测问题--logistic回归解决方案

题目如下，给定Titanic上乘客的资料，预测他们幸免于难的概率，训练集合如下，测试集合类似，只不过Survived与否需要自己预测这个只是个题目，可以用之前学到的机器学习算法练练手，我主要采用了AndrewNg

虾米ning·2023-01-13 13:43

神经网络调优全过程模拟,图神经网络组合优化

训练集73%应该不够吧（笑）先进一步拟合数据，让网络变得更深及更宽，具体可以的话128个节点可以继续加大，两层网络可以继续加深，以及选取更小的学习率（0.01或者1e-4，1太可怕了）等到可以拟合数据了以后

aifans_bert·2023-01-13 11:04

一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

引言学习一段时间的tensorflow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是有很大的区别

weixin_34284188·2023-01-13 11:26

机器学习模型的性能评价

训练误差就是拿模型对训练集预测的结果与数据实际对应的结果进行比较，计算损失。2.泛化能力泛化能力指的是学习到的模型关于未知样本的预测能力。由于泛化误差难以估计，一般以测试花茶评价模型的泛化能力。

菜鸟的进步历程·2023-01-13 10:27

【深度学习】模型评价指标

例如文本分类中，一个文本可以是宗教相关，也可以是新闻相关，所以它就可以有两个标签。常见的评价指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、

超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-13 10:55

基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。

数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

数据分析，机器学习学习用数据集[1]-搜狗新闻行业分类数据集（已分好训练测试和验证集）

自己根据自己的实验场景，已分好训练集测试集和验证集。分别3个文件。可以用来学习使用。

卿卿和笑·2023-01-13 10:48

matlab实现留一交叉验证,留出法和交叉验证

有放回抽样)留出法代码如下：function[X_train,y_train,X_test,y_test]=split_train_test(X,y,k,ratio)%SPLIT_TRAIN_TEST分割训练集和测试集

凉个秋·2023-01-13 09:27

交叉验证(Cross Validation)原理小结

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。

weixin_30359021·2023-01-13 09:56

R 编程中的 LOOCV（留一法交叉验证）

LOOCV（LeaveOneOutCross-Validation）是一种交叉验证方法，其中每个观察被视为验证集，其余（N-1）个观察被视为训练集。

Mrrunsen·2023-01-13 09:53

[LOO实战]机器学习二分类进行留一交叉验证并计算F1值

一、留一交叉验证（Leave-one-outCrossValidation）留一交叉验证（LOOCV）指的是使用数据集X中的（n-1）个样本数据作为训练集（train），然后剩下的1条数据作为测试集（test

Kinyobi_·2023-01-13 09:22

基于pytorch的自建模型简单文本分类(fit函数有变化)

importtorchimporttorchtextimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasFfromtorchtext.vocabimportGloVeimporttorch.nnasnnimporttimestart=time.time()#定义样本处理操作#小写截取评论长度为200(少了填充、多了截取)第一维度是batchTEXT=torchtex

jianshanzhange·2023-01-13 09:43

Python数据分析与挖掘——交叉验证法