文本分类（svm）第5页

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计。比如我现在有一组数据有一万篇文章，这些文章中所有的词出现的次数进行统计，将所有不重复的词统计出来counter=Counter()withopen('./data/train.txt',encod

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传8、压缩版本网络模型classModel(tf.keras.Model):def__init__(self,params):super().__init__()self.embedding=tf.Variable(np.load('./voc

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:40

基于自适应支持向量机的matlab建模与仿真,不使用matlab的SVM工具箱函数

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序............................................................figure;subplot(131);fori=1:Class_Num%测试数据设置为1维，2维，或

简简单单做算法·2024-01-31 06:07

idea常用模板（四）

1.psvm（main方法）main函数2.sout（输出语句）输出语句3.soutv（测试时比较常用）带参数输出4.fori（普通for循环）普通for循环5.iter（增强for循环）增强for循环

WinkTink·2024-01-30 23:24

网络信息检索（九）文本分类与文本聚类

文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means一、文本分类和聚类概述

Ordinary_yfz·2024-01-30 22:22

【INTEL（ALTERA）】为什么 niosv-download 实用程序无法下载 NiosV 处理器应用程序 ELF 文件

运行“openocd-cfg-gen-c2/tmp/niosvm.

神仙约架·2024-01-30 15:44

自然语言处理（NLP）技术使用

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 10:10

PaddleNLP的简单使用

它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。PaddleNLP有统一的应用范式：通过paddlenlp.Taskflow调用，简捷易用。

J_bean·2024-01-30 10:06

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。

deleteeee·2024-01-30 08:23

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战1.什么是贝叶斯2.什么是朴素贝叶斯3.如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数

沪上小乔·2024-01-30 08:49

朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型简介

朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，在文本分类中，由于它出奇的简单实现和令人惊讶的表现，因此实际应用中，它都值得是第一个尝试的基准模型。本文接下来将从文本分类这个具体应用中介绍朴素贝叶斯模型。

Carl-Xie·2024-01-30 08:44

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul

最近在用BERT训练文本分类，报错RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasLtMatmul，百度一下都是

烫烫烫专家·2024-01-30 07:21

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

云计算底层技术奥秘、磁盘技术揭秘、虚拟化管理、公有云概述

云计算基础实验图例虚拟化平台安装创建虚拟机1、创建虚拟机2cpu，4G内存（默认用户名:root密码:a）2、验证ecs是否支持虚拟化[root@ecs~]#grep-Po"vmx|svm"/proc/

Mick方·2024-01-30 06:15

常见的核函数

在机器学习中，特别是在支持向量机（SVM）和其他基于核的方法中，核函数是一种用来计算数据点在高维空间中相对位置的方法。

LittroInno·2024-01-29 21:57

回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测

回归预测|Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-29 19:38

基于BERT的文本分类——附-简单的示例代码

BERT通过在大规模文本语料上进行预训练，学习了深层次的语言表示，然后可以通过微调用于各种下游任务，包括文本分类。文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它涉及将文本分为不同的类别或标签。

技术宅学长·2024-01-29 18:54

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

此后，人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题，例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得

2301_76571514·2024-01-29 14:25

bert新闻标题分类

使用bert完成文本分类任务，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master

木下瞳·2024-01-29 08:14

BERT各个场景实例代码

https://xw.qq.com/cmsid/20210211A09EA700BERT中文任务实战(文本分类、预测下一句)踩坑记录https://blog.csdn.net/whuty1304/article

火星种萝卜·2024-01-29 08:40

NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification

这是一个简单有效的文本分类算法优势：可以在排序限制、低损失近似值下以10Min极短的时间训练出百万级的模型架构：整体与cbow类似:cbow根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者

机器不能学习·2024-01-29 04:15

自然语言处理（NLP）领域的应用和发展历程

从简单的文本分类到复杂的机器翻译，NLP技术正在不断突破，为人工智能领域带来更多可能性。本文将简要介绍自然语言处理技术的最新进展，并探讨其在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域的应用。

白话Learning·2024-01-28 17:47

进阶中的钢蛋·2024-01-28 17:34

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM

Icevivina·2024-01-28 12:53

【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别

（2）实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集；b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法；d)识别出

沐风—云端行者·2024-01-28 11:13

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

一、介绍文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”）

　子午·2024-01-28 11:12

支持向量机（SVM）详解

支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型。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，间隔最大使它有别于感知机。

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

秋招机器学习面试题问题总结

6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？7、什么

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

机器学习面试题总结

1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supportvectormachine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。

ZhangJiQun&MXP·2024-01-28 07:42

kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务)

简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型喀什是：人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。

javastart·2024-01-28 05:50

Js逆向之网洛者-反反爬练习平台第七题（JSVMPZL - 初体验）

链接:网洛者-反反爬练习平台第七题（JSVMPZL-初体验）(提示：该平台注册需要注册码，可以加这位大佬的vx，记得注明来意，vx号：wx1670044143)内容分析:本题目标：采集100页的全部数字

时光亦不回首·2024-01-28 05:14

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

NLP新手入门-第N2周：中文文本分类-Pytorch实现

数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型3.定义训练与评估函数四、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据一、课题背景和开发环境第N2周：中文文本分类

Oaix Nay·2024-01-27 12:19

pytorch 实现中文文本分类

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,data

风筝超冷·2024-01-27 12:44

第十三章半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。

lammmya·2024-01-27 10:57

1.21信息熵理解，一个好看的框架图，SVM

信息熵理解就是说，每个事件都会提供一些信息以确定情况事件发生的概率越大，意味着频率越大，就有越多的可能性，能缩减的查找范围就越少，所以信息熵就少；事件发生的概率越小，意味着频率越小，就有更少的情况会发生这样的事件，那么能缩减的查找范围就会增大，所以信息熵就大；所谓信息熵实际上就是事件发生后用来衡量能缩减多大的查找空间，能缩减多少的情况数。能缩减（2^信息熵）的情况数就是说整个空间信息大小为13.6

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP的任务包括但不限于文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。CV（计算机视觉）则专注于让计算机能够理解和处理图像和视频。CV的主要任务包括图像

wd90119·2024-01-27 09:15

互联网加竞赛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

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

使用代码取大量2*2像素图片各通道均值，存于Excel文件中。

由于2*2像素图片较多，所以将结果放置于Excel表格中，之后使用SVM对他们进行分类。

MayYou-HHH·2024-01-27 04:38

SVM算法的python实现

1.随机生成几簇点随机生成以（1，1，1）（5，5，5）（6，0，0）（10，10，10）（0，6，0）（10，10，2）为中心的6组散点坐标。要求每个中心20个点，每个中心生成的随机点拥有同样的标签0~5，坐标为整数，存入exel文件。importpandasaspdimportnumpyasnp#设置中心点和标签centers=[(1,1,1),(5,5,5),(6,0,0),(10,10,1

MayYou-HHH·2024-01-27 04:08

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的

ggdd5151·2024-01-26 23:03

BERT-文本分类&NER

BERT文本分类训练样本训练数据：18W条评估数据：1W条测试数据：1W条体验2D巅峰倚天屠龙记十大创新概览860年铁树开花形状似玉米芯(组图)5同步A股首秀：港股缩量回调2中青宝sg现场抓拍兔子舞热辣表演

poins·2024-01-26 18:09

Python NLP:自然语言入门（Python和Java）

它涉及将自然语言文本转换为计算机可以理解和处理的形式，以实现各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。Python和Java都是常用的编程语言，都有丰富的库和工具用于NLP任务。

独木人生·2024-01-26 17:54

TensorFlow Lite中文本分类在Android上的实践

#1TensorflowLiteTensorFlowLite(后续简称TFL)是Google开发的一个用于移动设备和嵌入式设备的开源库，旨在为移动终端设备提供机器学习推断。它是TensorFlow框架的轻量级版本，专门优化了模型的大小和性能，以适应资源受限的移动设备和嵌入式系统。TFL提供了一种在移动设备上运行TensorFlow模型的轻量级解决方案。它提供了一个执行模型推断的运行时引擎，允许开发

GodLieke·2024-01-26 16:19

Matlab批量提取图片特征向量

目录最近matlab数字图像处理课程需要，对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取，作为SVM的输入。所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。

芯的一天·2024-01-26 08:33

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。

Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

[Machine Learning] 10 支持向量机(Support Vector Machines)

10.2LargeMarginIntuition(直观上对大间距的理解)10.3MathematicsBehindLargeMarginClassification10.4Kernels(核函数)10.5UsingAnSVM10SupportVectorMachines

今天你DEBUG了吗·2024-01-26 06:15

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