训练集第14页

【nlp】1.3 文本数据分析（标签数量分布、句子长度分布、词频统计与关键词词云）

文本数据分析1文本数据分析介绍2数据集说明3获取标签数量分布4获取句子长度分布5获取正负样本长度散点分布6获取不同词汇总数统计7获取训练集高频形容词词云8获取验证集形容词词云1文本数据分析介绍文本数据分析的作用

lys_828·2023-11-14 08:58

上机4KNN实验4

一、步骤二、实现代码三、总结知识1、切片2、iloc方法3、归一化4、MinMaxScale（）5、划分测试集、训练集6、KNN算法.py编程实现kNN算法。

微笑伴你而行·2023-11-13 09:42

Yolo自制detect训练

pipinstall-rrequirements.txt安装完了，运行一下detect.py即可结果会保存在对应的目录下Intro├──data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的

啥也不是的py人·2023-11-13 00:19

基于Matlab+ AlexNet神经网络的动物识别系统

AlexNet神经网络的动物识别系统可以用于自然图像识别等场景，以下是一个基本的介绍设计步骤：数据准备：收集并整理用于动物识别的数据集，根据实际需要可以使用现有的数据集，如ImageNet等，也可以自己制作训练集和测试集

雅致教育·2023-11-12 18:08

深度学习之基于Pytorch框架的MNIST手写数字识别

将数据集划分为训练集和验

雅致教育·2023-11-12 18:34

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

denoising的论文，作者里面有上海AILab的董超老师（看introduction的时候看到有一段很像董超老师Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

YOLO目标检测——猫狗目标检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证

YOLO数据集工作室·2023-11-12 13:57

Total length of `Dataloader` across ranks is zero. Please make sure that it returns at least 1 batch

Totallengthof`Dataloader`acrossranksiszero.Pleasemakesurethatitreturnsatleast1batch.trainer.py中，下图分别为训练集

hibernate2333·2023-11-12 07:05

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强，使得网络具有更好的泛化能力，从而更好适用于应用场景。

小哥谈·2023-11-12 05:51

笔记：AI量化策略开发流程-基于BigQuant平台（一）

如下图所示，训练集和预测集数据的构建需要首先通过代码列表模块指定数据起止时间和标的范围。一、设置数据集新建策略第一步：新建空白可视化AI策

朝花夕拾666·2023-11-12 00:54

人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能工作笔记0062

然后我们再来看一下,过拟合和欠拟合,现在,实际上欠拟合,出现的情况已经不多了,欠拟合是在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况.然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了

脑瓜凉·2023-11-11 22:19

SVM训练时候样本不均衡怎么设置惩罚项

问题：在做气泡检测项目时候，利用svm对训练集进行训练的时候，我的数据集存在这严重的不均衡现象，具体情况如下：训练集数据情况：正样本（有气泡）：150标签：+1负样本（无气泡）：800标签：-1负样本/

小脆脆·2023-11-11 22:13

正负样本不均衡解决方案

、欠采样和过采样参考：https://www.jianshu.com/p/256f83cecbc8欠采样：去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后再正常进行学习。

cuisidong1997·2023-11-11 22:08

深度学习之人体姿态估计在医疗领域的作用

深度学习之人体姿态估计在医疗中的应用摘要目前基于深度学习的人体姿态估计的方法在一定的训练集上都取得不错的效果，将人体姿态估计应用于医疗当中有利于目前医疗体系的进步和医疗手段的改进。

一个编程的菜鸡·2023-11-11 16:33

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

训练集由

qq_36346625·2023-11-11 10:57

5 Tensorflow图像识别（下）模型构建

上一篇：4Tensorflow图像识别模型——数据预处理-CSDN博客1、数据集标签上一篇介绍了图像识别的数据预处理，下面是完整的代码：importosimporttensorflowastf#获取训练集和验证集目录

要开朗的spookypop·2023-11-11 09:50

机器学习——实践

过拟合的处理——Dropout过拟合的处理——Earlystopping过拟合的处理——数据增强偏差和方差编辑一、数据集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数

七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

YOLO目标检测——铁轨裂纹检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、

YOLO数据集工作室·2023-11-11 02:01

5+m6A+预后模型+WGCNA，简单又高效，学习下这篇思路吧

结果解读：在训练集中，基于3个与m6A相关的长非编码RNA建立了一个预后标志在基于276个m6A相关lncRNA的表达水平对EC

生信风暴·2023-11-10 19:12

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--正则化（4）

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?

翔燕·2023-11-10 17:28

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍首先给出一个关于线性回归的例子：已知某房子面积与房价的训练集数据，通过下图给出：①将假设函数设为hθ(x)=θ0+θ1xh_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1xhθ

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

机器学习：正则化

正则化1：为什么需要正则化在深度学习过程中容易出现过拟合的情况，就是模型在训练集上得到完全拟合，在测试集上效果很差。

fly_jx·2023-11-10 14:21

【机器学习】正则化到底是什么？

如果模型在训练集上效果好，但在测试集上效果差，这

人工智能大讲堂·2023-11-10 14:41

Learning an Animatable Detailed 3D Face Model from In-The-Wild Images论文笔记

论文方法:数据准备:从网络收集大量真实图片构建训练集,使用基于深度学习

binlin1209·2023-11-10 10:28

用RNN进行文本分类

本教程的目的是带领大家学会用RNN进行文本分类本次用到的数据集是IMDB，一共有50000条电影评论，其中25000条是训练集，另外25000条是测试集首先我们需要加载数据集，可以通过TFDS很简单的把数据集下载过来

XianxinMao·2023-11-10 02:30

python情感分析包_情感分析snownlp包部分核心代码理解

snownlps是用Python写的个中文情感分析的包，自带了中文正负情感的训练集，主要是评论的语料库。使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据。

weixin_39880301·2023-11-09 22:57

深度学习入门：训练集、验证集、测试集

在深度学习的过程中我们可能会经常听说三种数据集，即训练集、验证集、测试集，但是这三个集合之间有什么异同我们可能很难弄明白其中之间的关系，尤其是验证集与测试集，今天我们就来讲一讲这三种集合之间的关系。

apprentice_eye·2023-11-09 19:38

康耐视深度学习ViDi-ViDi四大工具之一蓝色定位工具/Locate

使用该工具时，您提供图像训练集，然后指定图像中的特征。将生成模型，模型定义特征组之间的空间关系（如果指定的特征多于一个）。然后在未经训练的图像上验证特征的检测。使用步骤说

视觉人机器视觉·2023-11-09 19:35

深度学习_10_softmax_实战

记事本，而我用的是pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集

Narnat·2023-11-09 17:15

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Narnat·2023-11-09 17:26

svm python实现手写字_基于SMO—RBF的SVM手写体识别分类之Python

:(1)获取训练数据集trainingMat和labelMat;(2)利用SMO进行优化获得优化参数alphas和b，这一步即是进行训练获得最优参数;(3)使用alphas和b带入RBF高斯核函数计算训练集输出并计算训练错误率

weixin_39785400·2023-11-09 15:05

针对目标重识别的大规模训练集搜索：Large-scale Training Data Search for Object Re-identification

这篇文章主要介绍了澳大利亚国立大学新推出的训练集搜索任务，和相应的训练集搜索算法（SnP）。

学术菜鸟小晨·2023-11-09 05:22

多变量线性回归featureNormalize gradientDescentMulti normalEqn computeCostMulti

Ex1data2.txt包含了Portland、Oregon等地房价作为训练集。第一列是房子尺寸（平方英尺），第二列是卧室的数量，第三列是房子的价格。

jobschu·2023-11-08 19:28

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

选择的参数决定了得到的直线相对于训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距就是建模误差（modelingerror）。目标便是选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数。

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

机器学习2.1-2.7——单变量线性回归

术语标记符号术语x变量,特征y函数值,输出值,目标变量m样本个数流程简介我们将训练集的数据传递给算法，然后根据算法生成的假设函数进行预测，即输入房屋面积x，得出价格y。在这个

Noobs_way·2023-11-08 19:22

从零使用SVM（支持向量积）进行模糊数字分类

目录数据集分别读入训练数据和测试数据绘制部分训练集图像建模训练并预测寻找预测错误的数据绘制部分预测错误的数据与预测值全部代码数据集下载数据点击这里！！！

hyk今天写算法了吗·2023-11-08 12:16

杂记(3)：在Pytorch中如何操作将数据集分为训练集和测试集？

在Pytorch中如何操作将数据集分为训练集和测试集？0.前言1.手动切分2.train_test_split方法3.Pytorch自带方法4.总结0.前言数据集需要分为训练集和测试集！

sjx_alo·2023-11-08 09:13

半监督学习思路学习记录

半监督学习思路整理一、半监督学习思路semi-supervisedlearning（SSL）需要明确的知识点：1、首先确定训练集中包含两种数据：labeled和unlabeled。

yzZ_here·2023-11-08 05:24

R语言实现偏最小二乘分析（PLS)

a<-read.csv("训练集整合.csv",header=TRUE,sep=",")//读取数据，数据为.CSV格式（excel另存为.csv）install.packages("pls")//安装

mengzhilv11·2023-11-08 03:43

从0开始的视觉研究生涯（6）YOLOv8-seg实战应用NCNN加速详解（进阶，多线程、Int8量化）

一、自建数据集训练YOLOv8-seg分割的数据集就不再过多介绍了，我在下面这篇博客里做了详细的介绍，简单来说就是收集图像，用labelme标注图像，转成yolov8-seg的格式，再划分训练集

fisherisfish·2023-11-08 00:19

ceval 数据集明文位置编码嵌入

明文位置编码嵌入数据集地址嵌入代码解释说明数据集地址ceval数据集嵌入代码importpandasaspdfromglobimportglobfromtqdmimporttqdm#训练集数据处理voc

东方佑·2023-11-07 21:43

数据集划分：手动划分文件夹中的图片数据集为训练集、验证集和测试集

1.需求手动划分文件夹中的图片数据集为训练集、验证集和测试集，即进行文件夹中的数据集（都是图片）进行划分。2.步骤使用文件处理库（如os）遍历读取文件夹中的图片文件。

-希冀-·2023-11-07 16:29

霍特林分布matlab,【MATLAB机器学习系列】——主成份分析(PCA)在量化投资中的应用...

其核心思想就是将n维特征映射到k维上(k第n日收盘价)记为+1，跌(第n+1日收盘价训练集和测试集构造择时模型与普通的分

weixin_39638801·2023-11-07 06:28

拆分训练集，验证集

带json格式拆分训练集验证集importosimportrandomimportshutildefsplit_step_3():dir_a=r'F:\data\jupiter\det_no\wujian_det

AI视觉网奇·2023-11-07 05:03

端到端的机器学习项目之探索数据（Machine Learning 研习之七）

探索数据首先，确保你已经把测试放在一边，你只是在探索训练集。此外，如果训练集非常大，您可能希望对探索进行采样设置，使操作在勘探阶段变得容易和快速。在这种情况下，培训集非常小，所以您可以直接处理完整集。

甄齐才·2023-11-07 04:36

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