文本分类训练集第72页

课程学习与自步学习Curriculum learning and self-paced learning：极简入门

在课程学习中，数据被按照从易到难的顺序逐渐加入模型的训练集，

默一鸣·2023-01-12 07:16

Yolov5训练自己的数据集

xml文件，应该长这个样子新建images文件夹，存放图片数据注意：需要观察自己的图片文件的后缀名，后面需要用到，不然可能出现程序找不到图片的情况3、新建split_train_val.py，用来划分训练集与验证集

汪小敏同学·2023-01-12 06:13

【阶段三】Python机器学习14篇：机器学习项目实战：支持向量机分类模型

本篇的思维导图：项目实战(支持向量机分类模型)项目背景目前各大新闻网站很多，网站上的消息也是各式各样，本项目通过建立支持向量机分类模型进行新闻文本分类。

胖哥真不错·2023-01-12 06:41

李宏毅2022机器学习HW1收获

colab的使用把训练集取出一部分作为验证集选择特征tqdm,tensorboard使用在训练和验证时要关闭梯度计算要把模型和数据放在同一个device上保证模型可复现性pytorch和numpy在生成数组上的区别一

纵浪大化中，喜，惧·2023-01-12 06:07

R语言随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图

"L6_filter.csv",row.names=1,header=T)#设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果set.seed(123456789)#数据随机采样设置70%数据用作训练集

qsub·2023-01-12 00:28

【YOLOv5 数据集划分】训练和验证、训练验证和测试（train、val）（train、val、test）

【YOLOv5数据集划分】训练和验证、训练验证和测试（train、val），（train、val、test）①在已有测试集的情况下划分训练集和验证集#将图片和标注数据按比例切分为训练集和测试集importshutilimportrandomimportos

daybrek·2023-01-12 00:56

十大机器学习算法（二）—— 决策树与随机森林（学习笔记）

随机森林随机森林的生成：森林中的每棵树都是独立的bagging思想，将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器bagging不用单棵决策树来做预测，增加了预测准确率，即不容易过拟合，减少了预测方差如果训练集大小为

AwesomeDong·2023-01-12 00:56

基于yolov5的目标检测火龙果

目录一、github官方网址及环境搭建二、labelme标记数据集：三、json转为txt四、训练集train和验证集valid五、代码修改六、开始训练七、预测八、问题与反思一、github官方网址及环境搭建

yyhappy9·2023-01-12 00:25

记录一下移植人脸识别arcface loss遇到的问题

arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf作者开源代码：https://github.com/deepinsight/insightface人脸识别有两条研究主线，一种是把他当成分类问题，在训练集上采用

还没入门的炼丹师·2023-01-11 23:39

机器学习与深度学习入门介绍1

1.机器学习（MachineLearning,ML)1.0基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分类，回归1.1概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科

yaohuan2017·2023-01-11 19:42

第四篇 AlexNet——网络实战

文章目录摘要1项目结构2划分训练集和测试集3计算mean和Standard3.1标准化的作用3.2归一化的作用4训练4.1导入项目使用的库4.2设置随机因子

AI浩·2023-01-11 17:29

Seq2Seq sequence-to-sequence模型简介

该模型可用于：自然语言翻译聊天机器人，自动问答机器人微博自动回复文本分类生成文档摘要本文参考了：https://blog.csdn.net/gzmfxy/articl

weixin_30367945·2023-01-11 17:17

深度学习之数据增强

后所有图像都变为相同大小2.角度旋转3.平移变换4.缩放5.channel_shift6.翻转四、猫狗训练实战深度学习中最依赖的就是数据量了，同样一只猫轻松一变数据量就翻倍了，我们需要对数据进行数据增强，以消除训练集过拟合的问题

阿狗哲哲·2023-01-11 16:11

自制数据集数据增强

1.观察数据集结构，配成特征标签对上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径

明天天明~·2023-01-11 16:40

数据集划分和预处理的顺序

数据集是先做预处理呢，还是先划分训练集测试集呢？应该先划分数据集，理论上训练集和测试集是相互独立的。

Lucinda6·2023-01-11 16:39

《动手学深度学习》(六) -- 图像增广与微调

1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。

长路漫漫2021·2023-01-11 16:07

【Expected binary or unicode string，get None】

Expectedbinaryorunicodestring，getNone在跑文本分类模型时，出现下面的这个问题解决办法：关掉电脑中的杀毒软件，（因为杀毒可能会删除文件中的config文件），然后就可以正常运行了

努力搬砖的小兔子·2023-01-11 16:00

GINI指数计算

GINI系数的计算题目1、计算整个训练集的基尼指数2、计算训练集按照“性别”进行两路分割后的基尼指数3、计算训练集按照“车型”进行三路分割后的基尼指数4、（5）计算训练集按照“衬衣尺码”进行四路分割后的基尼指数思路利用结构体和函数求解代码

歌者的二向箔527·2023-01-11 13:13

tensorflow/model库源码Deeplabv3+实现（三）之VOC2012数据集重新划分训练集、验证集

目录1.PASACALVOC2012数据集介绍2.随机划分训练集、验证集1.PASACALVOC2012数据集介绍前面几节只是机械地运行代码，不知道深层含义。这里从新回到最开始的地方–数据集。

dididada~·2023-01-11 12:13

训练诗词生成模型(GPT2)的一点心得

训练诗词生成模型的一点心得GPT2一、诗词对比其它文体二、模型选择三、训练集选取四、损失函数五、训练时间六、生成结果七、模型擅长的诗文类型八、将来可做的事情九、模型生成样例最近学习NPL的一些模型，训练了一个古诗生成模型作为练习

ruanqizhen·2023-01-11 11:32

基于RBF网络的信任值预测算法matlab仿真实现

三种类型要做训练集增加的测试（increasingtestingset），测试集增加的测试(increasingtestingset)和选择点测试(theoptionalpoint).其中得出预测信任值

fpga和matlab·2023-01-11 11:20

Triplet Loss原理和代码实现

下面介绍Tripletloss原理：如上图所示，首先在训练集中，我们有一张行人图像xia，记为a

ddingddong~·2023-01-11 10:55

软件工程项目分工

负责的工作为：完成前期训练集的收集与CBDNet网络本地化。改进高斯噪声与椒盐噪声的生成函数，完成对Gauss，Salt，Pepper三类噪声图像的分类，输入与输出。

ES_Rt·2023-01-11 09:21

《机器学习》贝叶斯定理的运用

Example下面是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的例子，使用的数据集是sklearn库中的20类新闻组。首先，我们需要导入必要的库：

帅气的黑桃J·2023-01-11 08:06

YOLOv5另一种好用的数据集存放格式（附划分代码及查看每个类别分布情况）

一、以前用的数据集格式：训练集、测试集的图片和标签分别放在对应的文件夹里，这就导致一个问题，如果相对数据集多次随机划分的话，就要多次从总的图片和标签中选择出需要的图片和标签，并且保存到相应的文件夹中。

ZGPing@·2023-01-11 08:26

无废话的机器学习笔记（番外）（数据集，方差-偏差，过拟合，正则化，降维）

过拟合（overfitting）正则化（regularization）降维（DimensionReduction）意义应用方法数据集（dataset）一般对于一个大数据集，我们会把它按照6：2：2分成训练集

全栈O-Jay·2023-01-11 07:28

LLM笔记

如果排除掉“中间任务”的话，典型的自然语言理解类任务包括文本分类、句子关系判断、情感倾向判断等，这种任务本质上都是分类任务，

zh515858237·2023-01-11 07:50

ResNet（残差网络）和梯度消失/爆炸

臭名昭著的梯度弥散/爆炸问题已经很大程度上被normalizedinitializationandintermediatenormalizationlayers解决了;由于直接增加网络深度的(plain)网络在训练集上会有更高的错误率

今天你ac了吗·2023-01-11 06:11

计算机视觉 | 面试题：03、BN层的深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上

Mrrunsen·2023-01-11 06:10

【计算机视觉】BN层的深入理解（代码实现）

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上

秋天的波·2023-01-11 06:08

对于深度学习中训练集（train set）验证集(validation set)和测试集（test set）的理解

实验中网络训练集，测试集，验证集的功能本文用两个流程图来解释如何更好的区分训练集验证集以及测试集的功能文章目录实验中网络训练集，测试集，验证集的功能前言一、训练集验证集和测试集的理论解释二、流程图解释1

松鼠姐～·2023-01-11 02:26

模型评估与选择——参数、超参数、训练集、验证集、测试集

1.模型选择与评估1.1模型参数、超参数了解什么是模型参数，什么是超参数是很必要的，不同类型的参数需要在不同的阶段进行调节（参数——训练集；超参数——验证集）模型参数：模型内部的配置变量，可以通过数据估计

西红柿炒豆腐·2023-01-11 02:26

3、k - 最近邻分类器及使用验证集取得超参数

这个想法很简单：在训练集中，不是找到最接近的一个图像，而是找到最近的k个图像，并用这k个图像占多数的标签作为待预测图像的标签。特别地，当k＝1时，就是前面的最近邻分类器。

qxdx.org·2023-01-11 02:25

训练集，验证集，测试集比例

当数据量比较小时，可以使用7：3训练数据和测试数据，或者6：2:2训练数据，验证数据和测试数据。(西瓜书中描述常见的做法是将大约2/3~4/5的样本数据用于训练，剩余样本用于测试）当数据量非常大时，可以使用98:1:1训练数据，验证数据和测试数据。传统机器学习阶段（数据集在万这个数量级），一般分配比例为6：2：2。而大数据时代，这个比例就不太适用了。因为百万级的数据集，即使拿1%的数据做test也

青山青·2023-01-11 02:24

模型调优：验证集的作用（就是为了调整超参数）

u013250861·2023-01-11 02:24

深度学习训练集(train)验证集(validation)测试集(test)与交叉验证法

训练集这个是最好理解的，用来训练模型内参数的数据集，Classfier直接根据训练集来调整自身获得更好的分类效果验证集用于在训练过程中检验模型的状态，收敛情况。

高祥xiang·2023-01-11 02:53

交叉验证（Cross Validation）

一、训练集vs.测试集在模式识别（patternrecognition）与机器学习（machinelearning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（trainingset）跟测试集

梦寐_·2023-01-11 02:23

训练集验证集测试集比例

对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是60%训练集、20%验证集、20%测试集。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-11 02:23

关于深度学习中概念【训练集】【验证集】【测试集】【参数】【超参数】的理解

文章目录前言参数和超参数训练集、验证集、测试集的作用数据集的划分参考资料前言对深度学习中的相关概念一直含糊不清，尤其是验证集和测试集，一直感觉差不多，查阅相关资料后，有了较深的理解，在此记录，方便之后在查看或者补充

半岛铁子_·2023-01-11 02:52

widerperson数据集转化为YOLO格式

先按照train.txt和val.txt中的内容，将训练集图片和注释全部放在train文件夹下，验证集也是一样。

-添砖Java·2023-01-11 01:08

为什么first-last-layer-avg比CLS做句向量更合适

文本分类任务在用bert做特征提取的时候，往往采用【CLS】标识对应的向量作为句向量。

艾伦·布拉德·2023-01-11 00:30

Dataloader数据集制作

本次我们介绍另外一种较为常见且比较简单的数据存储方式，将训练集和测试集图片放在两个文件价值中

有理想的打工人·2023-01-10 22:23

基于yolov5的图像识别

github.com/ultralytics/yolov5参考第一个例子，下载安装所需库：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data二、下载训练集进行模型训练下载地址

LateNight_LL·2023-01-10 21:10

用Colab训练机器学习的经验以及踩坑的那些事

这年头还有人没有梯子/doge）colab的直达车https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb这里先讲用colab：一.谷歌云盘在谷歌云盘上上传你的训练集和代码

Fly-Pluche·2023-01-10 19:13

Pytorch: “KeyError: Caught KeyError in DataLoader worker process 0.“

转载：划分训练集的之后，没有重置索引。machinelearning-Pytorch:"KeyError:CaughtKeyErrorinDataLoaderworkerprocess0."

迷路小书童丶·2023-01-10 19:38

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

目录一、训练集train/验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

吴恩达深度学习笔记（第二周编程作业）

在吴恩达老师的深度学习中的assignment_2_2中实现logisticRegression需要将图片转化成训练集时需要将维度为（209，64，64，3）的图片矩阵转化成二维矩阵（64*64*3，209

ncisiad·2023-01-10 18:58

【实验一】基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测实验报告

方法基于决策树模型，首先用训练集数据进行预处理，合理设计决策树结构，最后用测试机检测准确率。数据来源过程一，导入工具包pandas是数据分析和处理常用的工具包，非常适合处理行列表格数据。

Literary Giant-Lee·2023-01-10 18:47

利用hugging face的Transformers实现文本分类

文本分类文本分类任务在实际工作中很常见，一般是多分类和多标签分类。

xuanningmeng·2023-01-10 17:46

使用Hugging Face Tensorflow做文本分类

我使用的版本是：Pythonversion:3.7.9pipinstalltensorFlow==2.5.0-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simplepipinstalltransformers==4.6.1-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple预训练模型(从HuggingFace下载)：distilbert-base

yecp1·2023-01-10 17:13

推荐频道

文本分类训练集