文本分类（svm）

elk安装遇到问题

ElasticSearch[ERROR][o.e.b.Bootstrap][-W9dDYh]nodevalidationexceptionbootstrapchecksfailedmaxvirtualmemoryareasvm.max_map_count
心水Diana·2024-01-01 06:48

工智能基础知识总结--什么是CNN

CNN最常用于CV领域，但是在NLP等其他领域也有应用，如用于文本分类的TextCNN。下面是一个CNN的经典网络结构（LeNet）：CNN一般具有以下结
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

ubuntu linux kvm安装,基于Ubuntu 14.04 KVM拟化安装部署

1.宿主机环境(dell备份服务器)Ubuntu14.04LTS64位内存：16G硬盘：2T2.确认CPU是否支持硬件虚拟化root@linuxidc:~#egrep-o'(vmx|svm)'/proc
梁八角·2024-01-01 01:25

Ubuntu 18.04.5 LTS 服务器上安装配置KVM并创建Win10虚拟机

egrep-c'(svm|vmx)'/proc/cpuinfo上面命令执行结果如果返回0，表示CPU不支持虚拟化技术。主板BIOS中的虚拟化技术也可能不是默认开启的，如果没有开启需要手动开启一下。
小k安达·2024-01-01 00:53

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性
汀、人工智能·2023-12-31 23:22

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务实战

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务1.认为主流程code2.NLP对话和预测基本均属于分类任务详细见3.Tensorborad1.认为主流程codeimporttimeimporttorchimportnumpyasnpfromtrain_evalimporttrain
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 22:02

基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM资源-CSDN文库https
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-31 21:55

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。
袁既望·2023-12-31 21:24

Qt环境的安装的遇到的问题

在解决这个问题之前，我们很有必要先了解一下文章的主角，VMwareTool和open-vm-toolsVMwareTools是一种软件套件，用于增强虚拟机与宿主机之间的交互和性能。
@daiwei·2023-12-31 19:27

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2:downloadandunzipthedirof'data.rar',地址:https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ
致Great·2023-12-31 17:15

IntelliJ IDEA常用快捷键

【1】创建内容（新建）：alt+insert【2】main方法：psvm【3】输出语句：sout【4】复制行：ctrl+d【5】删除行：ctrl+y（很多编辑器ctrl+y是前进操作，如果选择DeleteLine
这孩子叫逆·2023-12-31 10:11

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理1.TextCNN用于文本分类2.代码实现1.TextCNN用于文本分类具体流程：2.代码实现#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 06:10

BS版图形系统 - OpenCV - 第6章笔记

版图形系统-OpenCV-第6章笔记6.学习对象分类6.1技术要求6.2机器学习概念介绍OpenCV机器学习算法6.3计算机视觉和机器学习工作流程6.4自动对象检查分类示例6.4.1特征提取6.4.2训练SVM
DrGraph·2023-12-31 06:46

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3
theskylife·2023-12-31 05:56

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（下）

EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源5两种顶层特征选择算法之所以叫做顶层，是因为他们都是建立在基于模型的特征选择方法基础之上的，例如回归和SVM，在不同的子集上建立模型，然后汇总最终确定特征得分
Sim1480·2023-12-31 02:18

基于支持向量机SVM的界面黏附能预测，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM的界面黏附能预测(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库https
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-30 21:16

SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明，基于SVM的油压油温预测，基于支持向量机SVM的油压油温预测

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM的油压油温预测，基于支持向量机SVM的油压油温预测资源-CSDN文库
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-30 21:45

自然语言处理（NLP）技术

以下是自然语言处理(NLP)技术的一些应用示例：文本分类：使用NLP技术对文本进行分类，例如将酒店评论分为好评和差评，或将新闻分类为体育、政治、娱乐等。
qqq11122233___·2023-12-30 19:54

LLM的评价指标

这些基准测试可能包括各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等。模型的准确性是通过比较模
samoyan·2023-12-30 19:21

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

机器学习 --- 支持向量回归(SVR)

第1关：线性可分支持向量机第2关：线性支持向量机#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(train_data,train_label
*Crystal·2023-12-30 10:15

大模型系列课程学习

1.自然语言处理任务介绍自然语言处理（NLP）是通过计算机对自然语言文本进行理解、分析和处理的一系列任务，按照不同方向的常见的可以细分程如下几种任务：文本分类：输入是一段文本，输出是该文本的类别命名实体识别
chengjinpei·2023-12-30 09:05

【自然语言处理】类似GPT的模型

BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是一个预训练的深度双向Transformer模型，常用于自然语言处理任务，如文本分类
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:31

SVM（支持向量机）-机器学习

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。
普通研究者·2023-12-30 07:35

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些使用自然语言处理技术的例子：文本分类：NLP技术可以对大量文本进行分类，如电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，新闻文章分类为体育、政治、科技等类别。
m0_黎明·2023-12-30 06:30

【FFI】N-API的JS堆对象生命周期管理

N-API的JS堆对象生命周期管理N-API是NodeAPI的简写，同时也是nodejs的JSVM（链）接入原生模块.node文件的应用程序二进制接口(i.e.ABI)。
Rust语言中文社区·2023-12-30 05:57

探索深度学习在自然语言处理中的应用

本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。
Corey James·2023-12-30 05:24

《异常检测——从经典算法到深度学习》25 基于深度隔离林的异常检测算法

《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇
smile-yan·2023-12-29 23:22

第五章:MYSQL存储引擎

MyISAMMRG_MYISAMCSVBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAARCHIVEMEMORYFEDERATED面试题:请你列举MYSQL中支持的存储引擎的种类:INNODBMYISAMCSVMEMORY2.2
小菜鸟是我·2023-12-29 19:45

机器学习分类

哪些是狗的照片让机器自己学习归纳出算法或模型使用该算法或模型判断出其他没有标记的照片是否是猫或狗上述流程如下图所示：监督学习典型模型：Linearregression、Logisticregression、SVM
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:42

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

文本分类：NLP技术可以将文本分为不同的类别。例如，垃圾邮件过滤器使用NLP技术将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。情感分析：NLP技术可以
程序猿～厾罗·2023-12-29 09:08

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

天搞定机器学习|Day7K-NN100天搞定机器学习|Day8逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12支持向量机100天搞定机器学习|Day11实现KNN100天搞定机器学习|Day13-14SVM
统计学家·2023-12-29 02:09

基于SVM的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测（代码完整，数据齐全
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-28 11:14

基于支持向量机SVM的港口分类，SVM原理，SVM工具箱详解

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM的港口分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-28 11:14

PYTHON基础：SVM不同核函数的区别与选择

SVM不同核函数区别与选择支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，它可以将数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行分类或回归分析。
翼达口香糖·2023-12-28 11:42

基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现

今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。
今天吃饺子·2023-12-28 11:42

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。
Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t
Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据
Kilig*·2023-12-28 10:55

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

自然语言处理（NLP）技术

下面是几个常见的NLP技术的例子：文本分类：NLP技术可以根据文本的内容将其分类到预定义的类别中。例如，可以使用NLP技术将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
淘金开源·2023-12-28 10:35

通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

一、实验目的通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。
2450哥·2023-12-28 05:39

用鸢尾花Iris数据集做SVM线性分类

目录一、安装及创建虚拟环境二、SVM简介三、LinearSVC（C）方式实现分类四、添加上下边界五、参考资料一、安装及创建虚拟环境Anaconda详细安装及使用教程（带图文）.安装包包名：numpy、pandas
云开处·2023-12-28 05:08

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)鸢尾花数据集一、代码先把全部代码放在这，注释写的很详细，亲测可用。
JaneZ0206·2023-12-28 05:36

svm的代码实现

目录代码代码解读导入pandas库，并且读取文件可视化原始数据使用SVM进行训练可视化SVM结果可视化原始数据，选取1维核3维的数据进行可视化可视化超平面进行坐标轴限制找到支持向量[二维数组]可视化支持向量
AI_dataloads·2023-12-28 05:06

Python鸢尾花SVM分类模型代码

一.前言机器学习的经典实验，对于数据集进行分类，网上看了一点其他的和GPT写的，好像只展示了4个特征中两个特征与3种类别的分类图，在我做这个实验交报告时，老师就问这个特征之间有很多交叉的点，在线性模型不应该得到分类准确度接近1的效果，后面改进加上另外两个特征的分类图可以发现，另外两个特征和类别有非常明显的线性关系，且分类的界限也非常清晰，所以模型分类准确度是合理的。下面主要是代码分享，给有这个学习
学习ing的小豫·2023-12-28 05:35

机器学习——支持向量机

1、简介支持向量机(supportvectormachine,SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane
风月雅颂·2023-12-27 18:34

2.pytorch iris data

文章目录1、数据集介绍2、run2.1Transformer不采用datasetdataloader形式采用datasetdataloader形式2.2sklearn自带模型LR，SVM，DT1、数据集介绍该数据集包含了
nsq_ai·2023-12-27 17:06

【支持向量机】SVM线性支持向量机学习算法——软间隔最大化支持向量机

支特向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。
F_D_Z·2023-12-27 15:20

SVM详解

一、1.感知机模型：感知器模型是SVM、神经网络、深度学习等算法的基础;感知器模型就是试图找到一条直线，能够把所有的“+1”类和“-1”类分隔开，如果是高维空间中，感知器模型寻找的就是一个超平面，能够把所有的二元类别分割开
qq_37445416·2023-12-27 15:49
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