文本分类训练集第9页

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

1.Pipelinevs.ColumnTransformer训练模型前，需要将数据集分为训练集和测试集。每个子集都需要经过数据清洗和预处理步骤，因而会造成代码冗余。Pipeline是一

子诚之·2024-01-10 00:07

Hugging face库

它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

【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

我感觉。·2024-01-09 18:21

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词6.2词性标注6.3命名实体识别详述LSTM+CRF进行命名实体识别的方法6.4文本分类

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。

毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据

羋学僧·2024-01-08 23:23

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但

草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写，即将上述代码的ln[9]改为以下内容：fromtransformers.modeling_bert

xiyou__·2024-01-08 17:15

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集

晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

朴素贝叶斯算法-分类算法

在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类

Quinto0·2024-01-08 09:11

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

2019-11-18

训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

实名实人认证解决方案

识别准确率高人脸识别功能基于深度学习的智能识别技术，立足于腾讯社交平台，拥有海量人脸、图片训练集，准确率高。安全可靠活体检测可抵挡照片、视频、静态3

公有云服务商·2024-01-07 23:59

文本补全中的动态提示（Dynamic Prompting）

目录数据集Zero-ShotFew-ShotDynamicFew-Shot总结数据集TextREtrievalConference(TREC)QuestionClassification数据集包含训练集中的约

之乎者也··2024-01-07 23:26

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们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，Adboost实际

Kiroro·2024-01-07 13:50

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重

歌者文明·2024-01-07 11:04

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型

开放知识图谱·2024-01-07 09:38

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

CNN文本分类实战

在实施CNN文本分类的实战中，你可以按照以下步骤进行操作。我将提供一个基本框架，你可以根据实际需求进行调整。1.数据准备：首先，准备你的文本数据。确保数据集包括标签（类别）和对应的文本内容。

不做梵高417·2024-01-06 20:54

RNN文本分类任务实战

递归神经网络（RNN）：定义：RNN是一类专为顺序数据处理而设计的人工神经网络。顺序处理：RNN保持一个隐藏状态，该状态捕获有关序列中先前输入的信息，使其适用于涉及顺序依赖关系的任务。词嵌入：定义：词嵌入是捕获语义关系的词的密集向量表示。重要性：它们允许神经网络学习上下文信息和单词之间的关系。实现：使用预先训练的词嵌入（Word2Vec、GloVe）或在模型中包含嵌入层。文本标记化和填充：代币化：

不做梵高417·2024-01-06 20:53

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2024-01-06 20:30

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

Python研究者·2024-01-06 19:37

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

它由手写数字图像组成，包括0到9的数字，每张图像都是28x28像素的灰度图像，图片和标签均采用二进制编码，共70000张图像，其中包括60000张训练集和10000测试集。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

transforms图像增强（一）

一、数据增强数据增强（DataAugmentation）是一种常用的数据预处理技术，通过对训练集进行各种变换和扩增操作，可以增加训练数据的多样性和丰富性，从而提高模型的泛化能力。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

【NLP】工业界常用的NLP数据增强方法都在这了，你都会了吗

目录1EDA1.1具体方法1.2EDA参数选择1.3EDA的缺点2回译3拼接1EDAEDA使用传统的文本数据增强方法，可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。

AI量化小木屋·2024-01-06 10:29

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

如果进行多重重复验证的过程，就会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大。协方差

醉一心·2024-01-06 09:10

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

让我们首先认识一下自然语言处理：它主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面，其与最近很火的语言大模型以及ChatGPT等之类由很强的关联

源于花海·2024-01-06 07:56

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

KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

其中，训练集为120景图像，验证集为

ly_0624·2024-01-06 05:25

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

Hello World！

一共包含四个文件夹：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）5

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

KNN 回归

K近邻回归算法的基本步骤：数据准备：首先，我们需要准备训练集和测试集的特征数据和对应的目标变量。特征数据可以包括数值型、

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY

数大招疯·2024-01-05 08:01

2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总

在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇进行了精读，有所启发。

烛之文·2024-01-05 07:40

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

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