标签集第2页

JSTL

JSTL是一个标准标签集合，所有的标签可以分为5类：(1)核心标签：常用功能(2)格式化标签：格式化数据(3)SQL标签：数据库操作(4)XML标签：XML解析(5)JSTL函数使用方法(1)从官网解压

米都都·2023-03-18 06:20

微信内H5页面唤起小程序

微信开放标签是微信公众平台面向网页开发者提供的扩展标签集合。通过使用微信开放标签，网页开发者可安全便捷地使用微信或系统的能力，为微信用户提供更优质的网页体验。

南城FE·2023-03-15 13:46

图像分类基本流程及 KNN 分类器

1.图像分类以及基本流程1.1什么是图像分类所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。

jobschu·2023-02-05 07:37

计算机视觉与深度学习-图像分类人物介绍&线性分类器（上）

1图像分类1.1图像分类的定义从已知的标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签1.2对图像处理的影响因素视角、光照、尺度、遮挡、截断、类内形变、运动模糊、类别繁多1.3基于规则的分类方法通过硬编码的方法识别物体或者其他类

@Wufan·2023-02-03 14:39

多分类问题的交叉熵计算

对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在多分类问题中，其取值只可能为标签集合labels.我们假设有K个标签值，且第i个样本预测为第k个标签值的概率为pi,kpi,k，即pi,k=Pr(ti,k=1

山阴少年·2023-02-02 09:26

PyTorch中CRF层

代码分析假设有句子“我爱饭”句子经过分词，得到“我”、“爱”、“饭”这三个词（意思是句子的长度为3）标签集合={‘START’、'N、‘V’、‘END’}，START、END表示开始结束标签，N表示名词

大龙哥。·2023-01-30 08:06

数据集的文字标签（label）转成数字标签

问题：我要放入模型中的训练集和标签是这样的(都是numpy格式的文件)：标签集中共有1926个标签，10个类别，（类别前边的数字，代表的是对应的第几张图片）。

醪糟小丸子·2023-01-23 07:10

多词表达抽取

基于位置标签的复合名词抽取论文核心算法：文本处理预处理过后，在此基础上对每个词条添加位置标签，形成每个词条的位置标签集，在进行停用词过滤以及同义词的合并处理，得到原子词条集；依照词条位置信息计算复合词条之间的同现度与相邻度

Chen__Wu·2023-01-21 16:02

CS231n学习笔记

CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布图像分类图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。测试数据集只使用一次，即在训练完成后评价最终的模型时使用。

xiu_cs·2023-01-18 11:29

监控圈子行业黑话

文章目录监控圈子行业黑话监控监控系统监控指标全局唯一字符串作为指标标识标签集的组合作为指标标识优雅高效的Influx指标格式指标类型GaugeCounterHistogramSummary时序库时序数据告警告警收敛告警闭环监控圈子行业黑话监控一般我们说监控

郭不戳·2023-01-18 09:51

NLP之文本分类(四)---多标签分类初探

标签密度用标签集大小来规范化标签基数标签多样性：

Catherine_In_Data·2023-01-15 15:10

处理在多标签分类任务中数据不平衡问题——多标签合成少数类过采样技术（Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTE）

MultilabelSyntheticMinorityOver-samplingTechnique,MLSMOTESMOTEMLSMOTE少数实例选择MinorityInstanceSelection：特征向量生成FeatureVectorGeneration:标签集合生成

达卜六幺幺·2023-01-15 15:09

【NLP】浅谈多标签分类和多元分类

multi-labelclassfication）传统分类问题是将一个样本划分到某一个给定的类别中，这是单标签分类；在生活中，一个样本，被划分到多个类别中，多标签分类就是将一个样本分类到一个类别或多个类别的但标签分类中，是一个大小不定的类别标签集合

柳心⁢·2023-01-15 15:38

python特征选择之多类别标签的Fisher score计算

"""特征选择中多类别标签的Fisherscore计算注意：.mat数据集必须满足特征集为n*m(n为样本数，m为特征数)标签集为n*1如果用matlab打开之后不满足以上，可以进行转置如果是csv文件

也不是很坑·2023-01-12 17:58

（一）图像分类任务介绍 Image Classification

图像分类：从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定

BoyCZ·2023-01-12 09:47

多标签分类评价指标HL，RL，OE， Cov的计算及Python实现

一，HL计算公式：大意是，有N个样本的数据集，对每个样本的标签集部分，计算真实标签与预测标签部分有多少个不同的部分，举个栗子：样本1，y_true=[1,0,1,0,0]，y_pred=[0,1,1,0,0

渡口的夕阳·2023-01-10 16:58

tensorflow 2.0+ 基于预训练BERT模型的多标签文本分类

在多标签分类的问题中，模型的训练集由实例组成，每个实例可以被分配多个类别，表示为一组目标标签，最终任务是准确预测测试数据的标签集。

秋风梧0991·2023-01-07 07:18

(学习周记1)论文eXtreme Multi-label Text Classification和Fine-tune BERT for Text Classification

github.com/OctoberChang/X-BERT]AbstractExtrememulti-labeltextclassification(XMC)超级多标签的文本分类问题，简称XMC，是从一个超级大的标签集中选取与文本最

烈士和小丑·2023-01-04 15:36

K210训练模型

K210训练模型1.新建文件夹，将K210采集的图片放入文件夹下‘tp’2.打开YOLOV3，打开工具集，进行打标签操作3.选择标签集保存地址4.标签完成，准备训练工作，开始训练5.复制.h5和.tflite

自然醒欧·2023-01-01 12:54

机器学习之使用Python生成ID3决策树

2.ID3决策树类给出数据集，标签集：完整代码生成决策树：❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。

南蓬幽·2022-12-30 19:07

[人工智能学习日志]深度学习-股价预测LSTM案例2

股价预测LSTM案例21、导入库2、加载历史数据文件3、定义显示函数4、绘制训练集和测试集的数据-绘制曲线-数据归一化处理-划分数据集（分为特征集和标签集）5、模型搭建-模型搭建-模型编译-模型训练6、

jessica_comeon·2022-12-23 09:04

[人工智能学习日志]深度学习-电力消耗预测案例

LSTM电力消耗1、加载数据集、预处理-引入包-读取数据集-数据处理-设置索引-数据处理-数据归一化处理2、特征工程-构造特征数据集和标签集-切分训练集train和测试集test-构造批数据-数据实际处理

jessica_comeon·2022-12-23 09:02

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（2）线性分类器及最优化

图像分类图像分类即是从已有的分类标签集中选择一个分配给一张图像。K近邻算法可以进行分裂，但存在不足之处：（1）分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。

Naruto_Q·2022-12-23 06:03

小白入门NLP技术路线分享

根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：•二分类/多分类：标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本有且只有一个标签；•多标签：每个样本有一个或多个标签；•

闫倩倩爱编程·2022-12-22 23:03

机器学习之用Python使用ID3算法实例及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类

完整代码：结果：2.只需修改数据集，标签集即可部分代码：结果：ID3算法实例1.使用

南蓬幽·2022-12-19 20:56

textRNN & textCNN（及代码实现）

1.什么是textRNNtextRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。

Sonhhxg_柒·2022-12-16 00:28

XGboost有关参数及其使用（PYTHON）

首先介绍一下数据集：1：生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合make_blobs

knowfarhhy·2022-12-13 20:19

Paper Reading《Taming Pretrained Transformers for Extreme Multi-label Text Classification 》

30githubcodearxivpaperSIGKDD2020AppliedDataTrack1.主要工作针对极端多标签文本分类（ExtremeMulti-labelClassification,XMC）问题，即给定输入文本，则从大型标签集中返回最相关的标签

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:05

论文笔记：Template-Based Named Entity Recognition Using BART

Abstract与资源丰富的源域相比，低资源的目标域具有不同的标签集（也就是说低资源的

Daisymanman·2022-12-12 08:40

【1.线性分类器】线性分类器理论知识

图像分类：从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。图像表示：像素表示（例如：RGB

Koma_zhe·2022-12-04 20:25

读《Learning with Local and Global Consistency》

给定一组点集和一组标签集

Ritannn·2022-12-03 04:15

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类Python实现

实验目的：运用朴素贝叶斯算法，实现对垃圾邮件的识别步骤一：首先准备文件，文件共有六组，每组文件中有两类，其中ham为正常邮件，spam为垃圾邮件步骤二：首先建立数据集data和标签集target，将邮件内容读取到数据集

yulin_ye·2022-11-29 22:01

11.24垃圾邮件识别

实验目的：运用朴素贝叶斯算法，实现对垃圾邮件的识别步骤一：首先准备文件，文件共有六组，每组文件中有两类，其中ham为正常邮件，spam为垃圾邮件步骤二：首先建立数据集data和标签集target，将邮件内容读取到数据集

yulin_ye·2022-11-29 22:01

General Partial Label Learning via Dual Bipartite Graph Autoencoder

与传统的部分标签学习（PLL）问题相比，GPLL将监督假设从实例级（标签集部分标记实例）放宽到组级：1）标签集部分标记一组实例，其中组内实例标签链接注释缺失，和2）允许跨组链接-组中的实例可能部分链接到另一个组中的标签集

奋斗的ran雪·2022-11-28 13:33

【深度学习】——利用pytorch搭建一个完整的深度学习项目（构建模型、加载数据集、参数配置、训练、模型保存、预测）

predict.py一、深度学习项目的基本构成一个深度学习模型一般包含以下几个文件：datasets文件夹：存放需要训练和测试的数据集dataset.py：加载数据集，将数据集转换为固定的格式，返回图像集和标签集

有情怀的机械男·2022-11-27 14:02

yolov5实践

pychram2、下载yolov5项目3、安装Anaconda4、安装GPU驱动CUDA二、项目运行1、运行测试文件2、检测自己的图片3、训练数据获得模型4、训练自己的数据集获得模型（1）图片准备（2）标签集的准备

我搞忘了·2022-11-26 12:54

【机器学习】逻辑回归之心脏病预测

目录一、分析数据它有三个部分:一些可视化处理散点图：以心率和年龄为例二、处理数据文本型变量应当转换成0、1数据格式代码如下三、构建特征集和标签集1、代码如下2、输出如下：3、拆分训练集和验证集，打乱顺序四

Fx_2003·2022-11-26 10:47

【机器学习】线性回归之预测商品的销售额

目录情境：一、读取数据二、分析数据1、热度图heatmap()2、散点图三、特征集和标签集1、学会查看数据2、拆分训练集和测试集四、线性回归五、开始预测六、评价测度七、模拟效果对比图ROC曲线八、给模型打分情境

Fx_2003·2022-11-25 02:23

计算机视觉（二）图像分类

从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。

想要好好撸AI·2022-11-24 13:06

【机器学习实战】朴素贝叶斯(连续型/离散型)

朴素贝叶斯一、连续型1.计算高斯概率密度CalcuGaussProb(x,mean,stdev)2.获取各类别中各特征的均值、方差和标签集getMeanStdLabel(self,train_data)

htshinichi·2022-11-23 16:10

Template-Based Named Entity Recognition Using BART

Few-ShotLearning+PromptLearning+PLM（BART）+TransferLearningAbstract最近人们对研究少量的NER很感兴趣，其中低资源的目标域与资源丰富的源域有不同的标签集

been_through·2022-11-22 05:09

StarSpace系列之一：tagspace

模型：通过学习两者的嵌入，学习的映射从单词集到标签集。例如，输入“restauranthasgreatfood#restaurant#yum”将被翻译成下图。

iterate7·2022-11-22 03:27

【cs231n】图像分类-Linear Classification线性分类

图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。

dhe56357·2022-11-20 15:59

神经网络入门的理解

神经网络入门的理解一、训练模型步骤1.加载数据集，确定训练数据集、训练标签集、测试数据集、测试标签集；2.若训练数据为序列，则可以通过两种方法对序列进行处理，将序列张量化；a.使用内置的张量化方法；b.

咳咳~~·2022-11-20 11:14

【VCED】Clip模型

该模型将图像分类问题转换为图文匹配问题，在下游任务（以图像分类为例）的实现中，我们需要先基于图像标签集合，构造textprompt并将其通过clip的textencoder获得文本编码向量，之后，将图片通过

KKK_Kiral·2022-11-20 09:38

CNN学习笔记——图像分类

CNN学习笔记——图像分类笔记参考来源：CS231n课程笔记翻译图像分类笔记1、什么是图像分类对于输入图像，从已有的固定标签集合中找出一个分类标签给该输入图像。

iccc with neee·2022-11-19 12:55

Meta-LMTC：Meta learning for Large-Scale Multi-Label Text Classification论文笔记

可将所有标签集合分为两个不相交的集合：CS(seen)为见过的标签集合（包含常见的标签CRS(frequent)和不常见的（few-shot）标

wcx881212·2022-11-19 09:48

【Datawhale跨模态实践学习笔记】跨模态模型学习