文本分类训练集第8页

基于pytorch的支持向量机

任务目标针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类

大雾的小屋·2024-01-14 12:54

基于pytorch的循环神经网络情感分析系统

数据简介IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。

大雾的小屋·2024-01-14 12:54

基于pytorch的图书评论分析系统

此外，选择了前40000条数据作为训练集，考虑到运算的时间成本，后续只

大雾的小屋·2024-01-14 12:22

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。

smile-yan·2024-01-14 11:37

计算机毕业设计吊炸天spark+hive+nlp慕课在线教育课程数据分析可视化大屏知识图谱课程推荐系统课程爬虫文本分类 LSTM情感分析大数据毕业设计

selenium爬取慕课网的课程、章节、评论数据集分别存两个地方：mysql数据库[便于后期选装推荐、预测算法、知识图谱、后台]、.csv文件；【需要注意的是慕课网评分不准，需要使用深度学习知识NLP模型进行文本分类

计算机毕业设计大神·2024-01-14 09:48

YOLOv5老鼠识别关键代码解读

训练自己的数据集---老鼠识别-CSDN博客本篇我们对上篇使用到的python脚本进行解读split_train_val.py代码，解读注释标注在代码中这段Python脚本，用于将一个包含XML文件的数据集划分成训练集

风筝超冷·2024-01-14 08:23

豆包ai介绍

豆包可以应用于多种场景，包括但不限于：1.自然语言处理任务：我可以理解和生成人类语言，因此可以用于文本分类、情感分析、命名实

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:21

基于NLP的恶意网页识别

Fine-tune数据处理和模型训练模型训练与评估模型导出部署与预测总结基于NLP的恶意网页识别引言欢迎阅读《基于NLP的恶意网页识别》，在前三篇中，我们已经使用PaddleNLP进行了恶意网页的分类，包括使用文本分类模型和预训练模型

OverlordDuke·2024-01-14 05:22

使用RNN完成IMDB电影评论情感分析

参数设置2.2用padding的方式对齐数据2.3用Dataset与DataLoader加载三、模型配置四、模型训练五、模型评估六、模型预测任务描述本示例教程演示如何在IMDB数据集上使用RNN网络完成文本分类的任务

OverlordDuke·2024-01-14 05:21

遥感影像-语义分割数据集：Landsat8云数据集详细介绍及训练样本处理流程

KeyValue卫星类型landsat8覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率15m数量训练集17张+测试集20张单张尺寸7600*7600原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签

ly_0624·2024-01-14 04:57

第二章单变量线性回归

模型描述房价预测问题给出一个房子大小和对应价格的数据集，用这些数据来预测价格（给定一个新的大小）符号表示image.png如图中所示m表示训练集的大小，x输入变量（特征），y输出变量（目标变量）解决方案由

Limit_·2024-01-14 01:14

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-06：最简Embedding

embedding的应用领域：文本分类：将文本嵌入转换为向量后，可以用于训练文本分类模型。这在垃圾邮件检测、情感分析等任务中非常有用。

aiXpert·2024-01-14 01:59

NLP自然语言处理应用场景

文本分类：NLP可以对大量文本进行分类，例如将新闻文章分类为政治、娱乐、体育等不同领域。智能搜索：NL

相信光的力量-哇哈里·2024-01-13 22:39

22种transforms数据预处理方法

https://ai.deepshare.net/detail/p_5df0ad9a09d37_qYqVmt85/61.数据增强（dataaugmentation）数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换

深度之眼·2024-01-13 17:00

【模型评估 05】Holdout、交叉检验、自助法

机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集

cjz0422·2024-01-13 10:30

TensorRT优化部署实战项目：YOLOv5人员检测

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、配置深度学习环境二、YOLOv5

小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

TensorRT量化

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、量化二、量化在TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRT Engine

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、yolov5模型导出ONNX1.1

小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:27

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。

you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系，因此针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言，语音等进行很好的处理，广泛应用于NLP领域的各项任务，如文本分类，情感分析，意图识别，机器翻译等．RNN模型的分类

岩塘·2024-01-13 06:25

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集

満湫·2024-01-12 23:18

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。程序已调通，可直接运行。129matlabLSSVM优化算法(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

自然语言处理（NLP）技术

下面是一些NLP技术的例子：文本分类：NLP可用于将文本数据划分到不同的类别中。例如，垃圾邮件过滤器可以使用文本分类来将收件箱中的电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

xianyinsuifeng·2024-01-12 09:59

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

机器学习_8、支持向量机

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集

Element_南笙·2024-01-12 06:46

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

小林打怪中·2024-01-12 06:05

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集

小林打怪中·2024-01-12 06:05

LightGBM原理和调参

这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

024 年1月11日最热NLP大模型论文： A Novel Prompt-tuning Method: Incorporating Scenario-specific Concepts into...

颠覆性Prompt-tuning新法：引入场景特定概念，零样本文本分类效果大幅领先！引言：探索语言模型中的概念挖掘与级联校准在自然语言处理领域，语言模型的有效性往往取决于其对概念的理解和利用能力。

夕小瑶·2024-01-12 05:44

Midjourney和DALL·E被爆严重抄袭！钢铁侠、阿凡达等数百个作品被抄的裤衩都不剩..

要求销毁ChatGPT以及任何其他使用《纽约时报》作品而没有付费的大语言模型和训练集。

夕小瑶·2024-01-12 05:13

2021-03-04 Speech-Transformer项目参数设置2

二、LFR_m、LFR_n参数设置为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简：原始训练集：120098条语音精简后：9条语音原始开发集：14326条语音精简后：10

雨风SLEK·2024-01-12 01:26

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True

木鱼未来·2024-01-11 14:32

机器学习速成课程学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data

HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

马萨诸塞州道路数据集预处理

其中训练集1108张、验证集14张、测试集49张。部分数

DataAssassin·2024-01-11 11:32

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分，然后在该空间中寻找最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的优点在于可以处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性。同时，SVM还可以使用核函数将数据映射到更高维的空间中，从而处理非线性问题。SVM的核心是支持向量，即距离

ASS-ASH·2024-01-11 11:01

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

以ChatGLM为例，微调对话任务的时候，微调会导致模型的理解能力别削弱（无法理解相似语义的输入），即当输入数据prompt的分布与训练数据分布不一致时，模型不会按照训练集的response进行输出，而是使用模型原有的能力进行输出

wxl781227·2024-01-11 10:45

用Bert进行文本分类

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。以下是对BERT模型的系统解释：双向编码器（BidirectionalEncoder）：BERT采用了Transformer的编码器结构，与传统的单向语言模型不同，它能够同时考虑一个词的前后文信息，即双向

天一生水water·2024-01-11 07:22

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

Autodl训练过程

随机数种子一般设置为42好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集

pythonSuperman·2024-01-10 14:34

logistic回归成本函数

为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

基于pytorch的房价预测

大雾的小屋·2024-01-10 10:31

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题

Avasla·2024-01-10 10:23

机器学习：自然语言处理介绍

rubyw·2024-01-10 10:22

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

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