文本分类训练集第71页

【机器学习 - 2】：数据集的处理

文章目录训练集和数据集分离获取最优模型超参数寻找最优模型网格搜索的使用训练集和数据集分离训练集和数据集分离的原理：当我们获取一个数据集时，我们需要将其一小部分拿出来作为测试集，剩余的作为训练集。

街三仔·2023-01-13 08:53

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类

Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类因为天池这个比赛的数据集是脱敏的，无法利用其它已经预训练好的模型，所以需要针对这个数据集自己从头预训练一个模型。

冬于·2023-01-13 08:51

AdaBoost模型及案例（Python）

1Adaboost算法核心思想2Adaboost算法数学原理3使用sklearn实现Adaboost算法4案例：信用卡精准营销模型4.1模型搭建4.1.1读取数据4.1.2提取特征变量与目标变量4.1.3划分训练集和测试集

QYiRen·2023-01-13 07:34

机器学习——鸢尾花分类之网格搜索与交叉验证

其实用小编的大白话来讲就是，将训练集单独拿出，分为n等分，然后拿出其中一份作为验证集，其余的作为训练集，最后我们想要的就是让每份都作为一次验证机，这样我们就会得

来来新视界·2023-01-13 07:00

参数调优——K折交叉验证和GridSearch网格搜索

K折交叉验证在机器学习中，因为训练集和测试集的数据划分是随机的，所以有时会重复地使用数据，以便更好地评估模型的有效性，并选出最好的模型，该做法称为交叉验证。

水云仙君·2023-01-13 07:30

模型调优——交叉验证与网格搜索

在进行模型的测试时，我们会将数据分为训练集和测试集。在给定的样本数据中，拿出大部分的数据作为训练集去训练模型，剩余的部分作为测试集对刚建立的模型进行预测。一般测试集的数据占比取25%。

玫瑰花的葬礼。·2023-01-13 07:59

机器学习学习笔记之——模型评估与改进之交叉验证和网格搜索

到目前为止，为了评估我们的监督模型，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，在训练集上调用fit方法来构建模型，并且在测试集上用score方法来

前丨尘忆·梦·2023-01-13 07:59

息肉分割(Polyp Segmentation)方向常用数据集汇总

覆盖性，准确性BENCHMARK如果是单纯发文章刷点的话，目前采用的大多为PraNet:ParallelReverseAttentionNetworkforPolypSegmentation所划分好的训练集与测试集

xiongxyowo·2023-01-13 06:15

解决KNeighborsClassifier报错信息：DataConversionWarning

Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected问题描述问题所在解决方法问题描述在pycharm中使用sklearn.neighbors包中KNeighborsClassifier进行knn搭建，当调KNeighborsClassifier对训练集数据进行

Viki_96·2023-01-13 05:13

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决和数据平衡问题...

在用SMOTE算法模块进行过采样（oversampling）时，pandas导入训练集合特征和label。

ahnstgliq07878636·2023-01-13 05:12

线性回归简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中导入关于data处理的模块fromd2limporttorchasd2l2.调用d2l中的synthetic_data生成训练集和测试集

ReturnNu11·2023-01-13 01:24

基于Xgboost的AI评分卡构建

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明

爱挠静香的下巴·2023-01-13 01:48

自然语言处理文本分类实战---慕课学习笔记

自然语言处理文本分类实战第一章文本分类应用场景介绍一、文本分类任务描述：input—model—output二、应用场景：评论数据2.情感分析3.意图识别4.进阶应用：第二章文本表征知识2.1文本表征介绍

我是刘管家·2023-01-13 00:10

AlexNet训练分类猫狗数据集

AlexNet训练分类猫狗数据集视频教程来源视频程序以及猫狗数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1Tqs5bFY2wVvtGeuFBWV1Yg提取码：3zrd一、数据集与训练集的划分可以通过该段程序将数据集进行训练集以及测试集按照一定比例的划分未划分前的数据集目录结构

雁瑜彭·2023-01-13 00:00

【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框

目录1.锚框介绍1.1生成多个锚框2.交并比--Jaccard系数3.标注训练集的锚框4.输出预测边界框---非极大值抑制方法总结1.锚框介绍在目标检测算法中通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标

阿_旭·2023-01-12 20:19

深度学习中常用的调参方法

不管什么模型，先在一个较小的训练集上train和test，看看它能不能过拟合。如果不能过拟合，可能是学习率太大，或者代码写错了。

left--bank·2023-01-12 19:42

ContrastNet 论文笔记

主要想解决的问题是小样本（few-shot）文本分类中的判别表示和过拟合问题。2.ContrastNet做到了什么？提出了一个用于小样本文本分类的对比学习框架

shuaiZuJiaoFu·2023-01-12 19:41

DKT 论文笔记

在文本分类中，域外（Out-of-Domain）意图识别旨在将新的未知意图归入不同的聚类，发现域外意图对意图识别机器人能实现完全自动化至关重要，这有助于改善对话系统的未来发展。

shuaiZuJiaoFu·2023-01-12 19:02

深度学习（1）多线程生成带标记的验证码数据集图片

可控制线程数，快速生带标记验证码，最大线程数根据电脑性能自行设定，至少需要10万训练集。

穆栩萌霖·2023-01-12 18:48

机器学习（5）——周志华

泛化能力泛化误差：在未来样本上的误差经验误差：在训练集上的误差训练误差并不是越小越好，因为会出现过拟合的现象过拟合和欠拟合模型错误的把一些特征当成一般规律就叫做过拟合欠拟合：模型未能很好的学习样本的特征

臭小子222·2023-01-12 18:10

【动手学Paddle2.0系列】低配版PP-YOLO实战（一种改进的YOLOV3算法）

读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec

Mowglee·2023-01-12 18:09

检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯，类似垃圾邮件分类的做法也可以，将命令序列看成是垃圾邮件】...

其中训练集合大小为80，测试

djph26741·2023-01-12 18:34

机器学习（6）——周志华

次实验才能保证实验结果的可靠性留出法看似简单其实比较麻烦，有100个数据做数据集是我们想要的是100个数据训练出的模型，但是全部数据用作训练我们就没办法对模型的误差进行估计，所以我们要对数据集进行划分，测试集和训练集都不能太小

臭小子222·2023-01-12 18:54

什么是欠拟合现象_欠拟合和过拟合是什么？解决方法总结

欠拟合与过拟合欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况；过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。

安检·2023-01-12 17:50

使用机器学习进行文本分类

第八章使用机器学习进行文本分类1.IMDB电影情感分析1.1导入库1.2导入数据集1.3数据清理1.4将文本转为数字1.5训练模型1.6评估模型效果1.7对于单个事例的预测2.垃圾与非

数据与智能·2023-01-12 17:18

出现过拟合的原因及解决方案

出现过拟合的原因及解决方案机器学习需要我们利用模型对数据进行拟合，但并不是对训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。

tomatotian·2023-01-12 17:18

什么是拟合、过拟合、拟合不足？深度学习之数据集

、时序数据（流媒体文件数据、传感器数据、股价、日志数据等）时序数据一般使用循环神经网络来处理数据集：机器学习中的一组数据样本：一组数据中的每一个数据特征：反应样本的某些性质或者属性标签：要被预测的数据训练集

jcstrong·2023-01-12 17:47

什么是过拟合？出现原因？怎么解决？

为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)，过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但是在测试集上效果差。出现原因？训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。

时间煮雨我煮粥_k·2023-01-12 17:16

AdaBoost介绍

对数据集分配权重（容易分错的数据权重高），对训练结束的不同决策树分配权重（容易分错的决策树权重低），经典例子：AdaBoost），StackingAdaboost（自适应提升）是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-01-12 16:17

利用海鸥智能算法SOA优化极限学习机ELM的权值和阈值，用ELM的训练集误差MSE作为fitness

利用海鸥智能算法SOA优化极限学习机ELM的权值和阈值，用ELM的训练集误差MSE作为fitness，然后将海鸥算法寻得的最优权值和阈值在输入到ELM中建立回去预测模型，提高模型的预测精度，不会替换数据的

「已注销」·2023-01-12 16:46

用Python对我们自己标注的数据集转化为YOLO训练需要的txt文件

该脚本会在straw/ImageSets文件夹下生成：trainval.txt,test.txt,train.txt,val.txt，内容如下图所示，将图片分成了训练集，验证集和测试集，并将文件名（不带扩展名

@不要和我港话·2023-01-12 16:15

适用于Yolov5数据集划分的脚本代码(train, test, val)

将现有的数据集以及对应的xml文件按照【比例】如：7：2：1划分为训练集、验证集和测试集，并生成对应的txt文件（yolov5可识别的格式）importosimportrandomimportshutilimportxml.etree.ElementTreeasETrandom.seed

踏破青云一破苍穹·2023-01-12 14:42

一、针对工业领域线圈小目标检测，基于Yolov5s网络改进检测头实验及其检测效果对比

点胶不良、剥锡不良、打点不良、线圈外变形，线圈表面交错、氧化修改后的网络结构图保留原Yolov5s的检测头结构，扩增一层160×160size的featuremap，大尺度特征图负责检测小目标，并且由于原始训练集中样本特征多样性以及样本类别中独立同分布特征出现频率不同

踏破青云一破苍穹·2023-01-12 14:10

TextCNN文本分类实践

CNN介绍CNN是特殊的全连接层，包含两个特性：平移不变性和只和周边位置相关CNN用于处理图像，也可以处理文本和语音，处理图像时，基础的CNN不能解决旋转和放大缩小问题，因为神经网络输入是一行像素转换成向量，所以大小不同的同一张图片对于神经网络的输入是不一样的。常见的操作是卷积和pool(可以省略),卷积kernal_size不同决定了视野范围不同，pool有max,mean,相当于去除了奇数行和

路新航·2023-01-12 14:09

PyTorch实战 | 文本情感分类任务 | LSTM与LSTM+Attention | TextCNN

数据集概况如下：训练集含19998条评价（正面、负面评价各占一半）；测试集含369条评价（正面评价：182，负面

幼稚的人呐·2023-01-12 14:38

Pytorch TextCNN实现中文文本分类（附完整训练代码）

PytorchTextCNN实现中文文本分类（附完整训练代码）目录PytorchTextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码)一、项目介绍二、中文文本数据集（1）THUCNews文本数据集（2）今日头条文本数据集

AI吃大瓜·2023-01-12 14:08

二十八、基于TextCNN的中文文本分类四

1.模型的训练和评估1.1模型预测的流程模型预测的流程包括对文本预处理构建预测数据迭代器调用模型完成预测1.2TextCNN文本分类流程准备数据：从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，共10个预测类别数据预处理

智享AI·2023-01-12 14:37

P5：Dataset 和 transforms的联合使用

1、下载CIFAR10（训练集、测试集）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='.

不错就是对·2023-01-12 13:07

【论文阅读笔记】Graph Convolutional Networks for Text Classification

目录1原文2针对问题3模型/方法3.1TextGCN4实验结果5讨论6结论1原文GraphConvolutionalNetworksforTextClassification源码2针对问题文本分类是自然语言处理中一个常见的基础问题

月满星沉·2023-01-12 12:09

文本相似度比赛baseline

比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231776/information训练集共包括8753对数据，共八种类别：'哮喘','咳血',

samsara_1·2023-01-12 11:48

吴恩达《深度学习工程师》Part3.Week2 机器学习策略（二）

例如在猫的二分类模型中，出现了不少把狗认为是猫的错误判断，那么是不是应该建立一个专门判别狗的模型或者在训练集中增加狗的图片来减少把狗的错判率呢？

fxlou·2023-01-12 11:44

pytorch神经网络因素预测_Pytorch CNN(4.1): Analyze the model's results--Confusion Matrix

对于不正确的预测，能够看到模型预测的类别，这将向我们显示哪些类别使模型感到困惑confusing1.获取整个训练集的预测值

weixin_39525313·2023-01-12 11:24

RuntimeError: Expected hidden size (1, 3, 64), got [1, 5, 64]

错误的原因是训练集的大小TRAIN_SIZE=int(TRAIN_SIZE_PERCENT*total_len)不能整除batch_size使用pytorch时遇到的问题汇总_vivian_ll的博客-

cugzyc·2023-01-12 10:25

Pytorch学习笔记(8)——在序列标注等多维数据上如何使用交叉熵

对于文本分类等任务而言，其模型输出的数据格式为(batch_size,num_classes)(batch\_size,num\_classes)(batch_size,num_classes)，这类方法采用

野指针小李·2023-01-12 10:23

机器学习第15章（规则学习）

序贯覆盖也就是逐条归纳：在训练集上每学到一条规则，就将该规则覆盖的训练样例去除，然

罗辑罗辑·2023-01-12 10:13

酶活性预测（多项式回归模型）

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression%matplotlibinline#导入训练集和测试集

y_7539·2023-01-12 09:01

人脸检测之MTCNN（二）——模型的训练尝试

训练代码包括训练集数据主要参考自链接，原文中代码存在一些错误在这里做了一些修改。另外这里只训练模型输出人脸得分与人脸框位置，并未输出人脸5个关键点信息。

Mega_Li·2023-01-12 08:42

Ubuntu20搭建pytorch深度学习框架——使用增强样本运行Dlinknet提取道路水体(六)——训练iou和测试iou

这里需要声明一下之前博文里的内容都是从我的训练样本中挑选出的部分数据来作为测试样本那么这里计算出的iou其实是训练iou即使训练iou达到了99.9%很可能你的测试iou也还是70%多但大多数适用场景需要的是测试iou因此我在这里将我的数据划分成75%、25%两个数据集是没有重叠的75%的作为训练集重新训练

Laney_Midory·2023-01-12 08:13

Mmdetection训练笔记

---------------------------------1.imgs_per_gpu表示一块gpu训练的图片数量，imgs_per_gpu的值会影响终端输出的显示，比如，如果你有一块GPU，训练集有

郑建宇Jy·2023-01-12 07:11

用mmdetection跑通Mask-RCNN

数据准备工作原始数据分两个文件夹，images（彩色图片）、mask（掩膜照片，一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”，mask里的掩膜照片应该这样命名“ABC_type_num.png”（这里的type是训练集的分类

明笃i·2023-01-12 07:58

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