neg

蒙特卡洛方法计算圆周率

importrandomimportmathdefcalpai():n=10000000#随机实验次数r=1.0#圆的半径a,b=(0.0,0.0)#中心点x_neg,x_pos=a-r,a+r#x坐标取值范围
tiansch·2023-02-17 07:42

一文讲懂召回中的 NCE & NEG & sampled softmax loss

深度学习中与分类相关的问题都会涉及到softmax的计算。当目标类别较少时，直接用标准的softmax公式进行计算没问题，当目标类别特别多时，则需采用估算近似的方法简化softmax中归一化的计算。有很多讲解近似softmax的文章，但都有一些细节上或者公式上的问题。今天这篇文章集百家所长，讲讲近似softmax的前世今生。01前提知识1.logisticregression逻辑回归的模型(函数/
眼罩的笔记·2023-01-30 12:25

机器学习总结-基于sklearn包

特征工程）1.处理负值（oroutlier）标记有问题的特征，但是不删去defgetres1(row):returnlen([xforxinrow.valuesiftype(x)==intandx20,'neg1
zaprily·2023-01-09 14:00

AUC的含义以及Python代码手动实现

AUC的计算1）将所有正样本pos1,pos2,,,posm与所有负样本neg1,neg2,negn组成m*n样本对；2）若正样本的预测概率大于负样本的预测概率，计数count增加1；若相等，计数count
samoyan·2023-01-09 07:42

AUC指标的代码实现

label,pre):"""适用于python3.0以上版本"""#计算正样本和负样本的索引，以便索引出之后的概率值pos=[iforiinrange(len(label))iflabel[i]==1]neg
堇禤·2023-01-09 07:10

MMDet逐行代码解读之正负样本采样Sampler

文章目录前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类3.1sample方法3.2_sample_pos方法3.2_sample_neg方法总结前言 本篇是
武乐乐~·2022-12-31 07:05

【NLP+机器学习】实现对评论的情感倾向分析，预测，评估

文本分类和文本聚类有监督的学习无监督的学习训练集包括输入和由人工标注的输出（x，y）其训练集没有人为标注的输出（x）分类（classify）聚类（cluster）测试文本（语料）来自于nltk库的movie_reviews语料库，其根据其倾向（neg
samarua·2022-12-30 17:20

人脸识别系统设计与实现：带有人脸关键点数据的处理方法

首先是构建了三种数据，分别为neg,part,pos，每种数据都是规格为12*12的图片，其中第一种图片不包含人脸，或者人脸占据的比率不超过30，第二种包含部分人脸，其比率不超过45%，第三种包含人脸的比率超过了
tyler_download·2022-12-28 18:04

Word2Vec实现情感分析（bug修正）

看最终结果：↓↓↓↓↓↓•加载数据，预处理数据就是正反两类，保存在neg.xls和pos.xls文件中，数据内容类似购物网站的评论，分别有一万多个好评和一万多个差评，通过对它们的处理，
疯狂的布布·2022-12-27 14:10

Word2vec负采样

1、论文发展word2vec中的负采样(NEG)最初由Mikolov在论文《DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality
weixin_30662849·2022-12-24 19:55

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

Neg
weixin_33985507·2022-12-24 19:55

KGAT推荐系统

并且根据模型的不同计算neg_item。kg_neg_item。最后返回三个
Coding~Man·2022-12-22 23:15

循环神经网络实现文本情感分类之使用LSTM完成文本情感分类

为了达到更好的效果，对之前的模型做如下修改MAX_LEN=200构建dataset的过程，把数据转化为2分类的问题，pos为1，neg为0，否则25000个样本完成10个类别的划分数据
IT之一小佬·2022-12-22 14:47

【文本聚类】三种聚类算法实现影评的情感分析（K-Means，Agglomerative，DBSCAN）

文本处理fromnltk.corpusimportmovie_reviews#([...],pos)#([...],neg)documents=[(list(movie_reviews.words(fileid
samarua·2022-12-18 10:46

Bert-BiLSTM-CRF pytorch 代码解析-1：def _forward_alg(self, feats, mask=None)

理解github上代码：Bert-BiLSTM-CRF-pytorchGithub相关链接:link.neg_log_likelihood_loss=forward_score-gold_score这部分应该是为了计算所有路径的分数
今天也是要加油的DD·2022-12-16 14:32

让样本不一样重要-A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection

基于此提出了多重加权（pos和neg）区分不同样本重要性以促进训练。提出box细化，根据边缘判断真实框和预测框之间的误差。论文思路：最优预测不仅应该具有较高的分类分数，还应该具有准确的定位。
^如昼·2022-12-14 16:46

A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection阅读笔记

ADualWeightingLabelAssignmentSchemeforObjectDetection（CVPR2022）阅读笔记思想遇到瓶颈了，碰巧在摸鱼时候看到的一篇关于分配pos和neg权重的文章
不会吃草的猪·2022-12-14 16:09

DW：优化目标检测训练过程，更全面的正负权重计算 | CVPR 2022

根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。
晓飞的算法工程笔记·2022-12-14 16:06

LeetCode 494. 目标和（C++）*

标签：动态规划、数组、回溯思路一：用动态规划；(sum−neg)−neg=sum−2⋅neg=target-->neg=(sum−target)/2则该问题转化为背包问题，即在数组中找能够组成neg的元素组合数
Panbk·2022-12-13 15:55

MindSpore【课程作业经验】基于TextCNN文本情感分类

数据加载在这里基于TextCNN的方法我们需要指定文本句子长度，并且对句子进行处理（留下字母和空格其余符号删去）标定标签：pos：1，neg：0maxlen=20sentences=[]labels=[
BaldheadedM·2022-12-11 09:43

【机器学习实战】对加州住房价格数据集进行回归预测（线性回归、决策树、随机森林）

print('标准差：',scores.std())lin_scores=cross_val_score(lin_reg,housing_prepared,housing_labels,scoring="neg_mean_squ
想做一只快乐的修狗·2022-12-07 02:01

PyTorch搭建Bert对IMDB数据集进行情感分析（文本分类）

模型测试前言关于数据集的介绍可以参考前面的文章：PyTorch搭建LSTM对IMDB数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）1.数据处理defload_data(args,path,tokenizer):classes=['pos','neg
Cyril_KI·2022-12-04 23:57

python cnn代码详解图解_TextCNN 代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)

.代码架构图二:代码架构说明text_cnn.py定义了textCNN模型网络结构model.py定义了训练代码data.py定义了数据预处理操作data_set存放了测试数据集合.polarity.neg
小状师张·2022-12-02 15:37

LeetCode1567-乘积为正数的最长子数组

答案需要在规划过程中动态更新为最大的dp_pos值当nums[i]>0时，dp_pos[i]=dp_pos[i-1]+1dp_neg[i]=(dp_neg[i-1]>0)?
叫我小陈就好·2022-11-30 02:32

朴素贝叶斯法 - 垃圾邮件分类

在训练样本中正常邮件命名为：pos；垃圾邮件命名为：neg。同时，可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos，或者neg下，用来进行测试，如果是垃圾邮件则类别为0，反之类别为1。
ZhuNian的学习乐园·2022-11-28 17:26

[CVPR2022] A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection

ADualWeightingLabelAssignmentSchemeforObjectDetection要点：标签分配LA(Labelassignment)在目标检测中起重要作用，旨在为每个训练样本分配apositive(pos)andanegative(neg
nightluo·2022-11-27 18:38

tensorflow.keras实现IMDB情感分类实战

在\acllmdb\train路径下，\neg文件夹中存有12500个对电影的负面评价txt
ForeverHaibara·2022-11-26 17:51

python list转tensor

就自己做个记录importnumpyasnpneg_list=[]neg_numpy=np.array(neg_list)neg_tensor=torch.from_numpy(neg_numpy)
TechForGood·2022-11-26 04:44

Opencv造出属于自己的xml训练器

一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行
牛大了2022·2022-11-24 08:36

小谈16位汇编NEG求补指令

16位汇编，看到别人写的3行代码对一个32位数求补，举例子论证NEG是求补指令，把他之后的操作数求补（先求反再加1）本指令影响标志位CF、OF、SF、PF、ZF及AF.有一个32位的数高16位存储在Dx
zhaijianfengrui·2022-11-22 08:55

分类模型常用的评价指标

P/N是英文单词Positive和Neg
快乐的拉格朗日·2022-11-21 23:22

利用logisim-evolution软件学习数字电路（二）

¬P:\neg
steve dream·2022-11-21 16:53

基础算法1——约瑟夫环公式

从k开始=原序号后移k位，∴[F(n)+k]%neg.#includeintmain(){  intn,k,m,a
YY_D_S_·2022-11-19 10:02

2020-09-20

该文提出了一种新的矩阵分解思想——非负矩阵分解(Non-neg
固执执着·2022-10-25 08:28

label_binarize

label_binarize(y,*,classes,neg_label=0,pos_label=1,sparse_output=False):"""Binarizelabelsinaone-vs-allfashionSeveralregressionandbinaryclassificationalgorithmsareavailableinscikit-learn.Asimplewaytoex
坠星不坠·2022-10-12 22:33

基于opencv训练自己的分类器生成xml文件，实现特定物体的识别检测(Python实现)

（注：这里的样本数我用的可能有点少，根据情况可进行调整）2、数据集的处理：在pycharm中新建python项目：test-opencv-train在该项目下新建python文件create_pos_neg
Allen-one·2022-10-06 08:38

（终章）[图像识别]13.OpenCV案例 自定义训练集分类器物体检测

在当前文件夹下新建五个文件夹，pos和neg放处理后的
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-06 08:23

【课程作业经验】基于TextCNN文本情感分类

数据加载在这里基于TextCNN的方法我们需要指定文本句子长度，并且对句子进行处理（留下字母和空格其余符号删去）标定标签：pos：1，neg：0maxlen=20sentences=[]labels=[
·2022-08-12 12:50

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 2: Logistic Regression

LogisticRegression1.1Visualizingthedata（1）打开"plotData.m"；（2）输入：%FindIndicesofPositiveandNegativeExamplespos=find(y==1);neg
不错就是对·2022-07-25 07:41

OneFlow源码一览：GDB编译调试

在GDB会话中，可以为给定的C++函数名设置断点，如at::Tensor::neg。GDB当前无法找到这个函数，prompt中会提示是否在共享库加
·2022-07-14 11:59

DW：优化目标检测训练过程，更全面的正负权重计算 | CVPR 2022

根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。
·2022-07-12 13:50

pytorch RuntimeError(‘Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous‘)

=neg_tails)and(heads!
qq_38420683·2022-07-06 10:39

基因相关性的计算

1.读入数据以pbmc3k为例pbmc%filter(pvalue%filter(correlation>0)%>%arrange(desc(correlation))cor_data_sig_neg%
Hayley笔记·2022-07-01 10:09

自然语言处理-应用场景-文本分类：基于LSTM模型的情感分析【IMDB电影评论数据集】--（重点技术：自定义分词、文本序列化、输入数据批次化、词向量迁移使用）

数据格式如下：下图左边为名称，其中名称包含两部分，分别是序号和情感评分，（1-4为neg，5-10为pos），右边为评论内容根据上述的样本，需要使用py
u013250861·2022-06-30 07:02

聊聊Rust 运算符

实现了std::ops::Neg
·2022-06-25 20:45

python之去除异常值和缺失值的插值

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibaspltimportosdata=pd.read_excel('try.xls',header=0)#print(data.shape)#print(data.head(10))#print(data.describe())neg_list
Word_gebei·2022-06-22 07:15

目标检测算法再理解

相比于传统的来说引入了人CNN；步骤：①RegionProposal：SelectiveSearch约为2k个，缩放到同样大小；②FeatureExtraction：CNN注意Batchsize为128=32pos+96neg
一个热爱学习的深度渣渣·2022-05-13 07:04

IMDB数据集的解释

label为pos(positive)和neg(negative)。比较难理解的是这些影评被处理后得到的词序列或者词向量。另外在kaggle也有相似的数据，这里下载。ka
西檬饭·2022-04-25 07:28

opencv_createsamples和opencv_traincascade命令

opencv_createsamples和opencv_traincascade命令opencv_traincascade-datadstBuild-vecnew_vec.vec-bgsample_neg.dat-numStages20
一航jason·2022-04-24 07:25

python如何去除异常值和缺失值的插值

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibaspltimportosdata=pd.read_excel('try.xls',header=0)#print(data.shape)#print(data.head(10))#print(data.describe())neg_list
·2022-03-31 10:31
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