word2vec模型评估

ORB-SLAM中的RANSAC算法解析

选择任意一种能够根据当前采集的数据进行模型评估的方法。使用有放回抽样的方式抽
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

程序员书单|本月有哪些新书值得关注？

这一本小书，希望从纯技术的角度，为你梳理生成式语言模型的发展脉络，对从N-Gram、Bag-of-Word、Word2Vec、NPLM、RNN、S2S、Atten
人邮异步社区·2024-01-28 14:54

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format
62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec
mqdlff_python·2024-01-27 15:10

基于深度学习的狗狗类别检测

探索狗狗识别技术引言1.数据集介绍1.1语境1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4模型评估与预测3.5模型推理与部署
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

AI模型评估的工业最佳实践

在工业实践中，模型评估是确保模型性能和可靠性的重要环节。以下是一些模型评估的最佳实践：划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
SugarPPig·2024-01-26 17:24

构建Wiki中文语料词向量模型(python3)

本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。
南七澄江·2024-01-26 09:51

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊类型的循环神经网络
heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法

目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。
南七澄江·2024-01-24 06:08

基于yolov5-master和pyqt5的森林火灾监测软件

文章目录项目背景效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化项目背景火灾作为威胁人类生命生产安全的隐患之一，一直是人们关注的重点。
心无旁骛~·2024-01-24 02:43

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

损失函数与模型评估指标、目标函数的区别

对于这样的简单的线性回归问题：xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1，称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x，称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE（残差平方和）来评估模型A和B哪个输出结果更好，当然对于回归问题，也可以选取MSE（均方误差）和RMSE（均方根
今天也要加油丫·2024-01-23 09:03

【百面机器学习】读书笔记（一）

本文主要内容为前两章，特征工程和模型评估。
Karen_Yu_·2024-01-23 09:28

NLP深入学习（七）：词向量

文章目录0.引言1.什么是词向量2.Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习
Smaller、FL·2024-01-23 07:46

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

机器学习实验报告- SVM算法

2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于模型评估的讨论
长安er·2024-01-22 20:20

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决如何解决过拟合问题原因：模型结构过于复杂（维度过高）使用了过多属性，模型
小旺不正经·2024-01-22 09:40

基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现

文章目录前言效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化①Yolov5②Yolov7③Yolov8四、模型对比前言该系统是一个综合型的应用，基于PyTorch框架的YOLOv5
心无旁骛~·2024-01-22 08:07

基于深度学习的细胞感染性识别与判定

基于深度学习的细胞感染性识别与判定基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言项目背景项目意义项目实施数据采集与预处理模型选择与训练模型评估与优化结果与展望结论基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言随着深度学习技术的不断发展
OverlordDuke·2024-01-22 06:08

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建GNN模型训练模型输出结果与可视化模型评估
甘晴void·2024-01-22 06:32

LLM评估（一）| 大模型评估的四种方法

一年多前，随着StableDiffusion和ChatGPT的发布，生成式人工智能成为主流，发展速度快得令人难以置信。几乎每周都会有新的模型发布，并声称可以超越目前SOTA模型。但我们怎么知道它们是否真的好呢？在缺乏基本事实的情况下，我们如何比较和排序生成模型，即“正确”的解决方案？最后，如果LLM通过检索增强生成或RAG系统使用外部数据，我们如何判断它是否正确使用了这些数据？在本文中，我们将探讨
wshzd·2024-01-21 13:02

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be
吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh
GodFishhh·2024-01-21 07:46

9大PyTorch最重要的操作 ！！

张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载8.学习率调整9.模型评估前言总结
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

Big Model Basics1-2

thetriptobigmodels13年word2vec、14年rnn、15年attentionmechanism、17年transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能
ringthebell·2024-01-20 09:06

word2vec数学推导过程

WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架，一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)，另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel
LittleSasuke·2024-01-20 06:27

报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for ful...

重新读完整报错信息，发现写的很清楚，是这个原因，pip3installCython后再安装word2vec，就成功了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Cython'12
在努力的Jie·2024-01-20 04:07

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类：一种基于密度的聚类算法
小林打怪中·2024-01-20 02:21

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。
nnnancyyy·2024-01-19 17:23

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化
建模先锋·2024-01-19 16:07

多特征变量序列预测-模型代码全家桶

性能优越包括完整的风速数据集，以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整预测模型代码、可视化代码、模型评估代码下载：数据集和代码全家桶环境：python3.9
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化
建模先锋·2024-01-19 08:33

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:·2024-01-19 02:45

聚类模型评估指标之内部方法

欢迎关注”生信修炼手册”!聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类1.外部方法，外部方法指的是从外部提供数据的标签，比如通过专家认为定义类别，或者是本身就是有标签的数据，将标签拿掉之后做聚类2.内部方法，内部方法指
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标之外部方法

欢迎关注”生信修炼手册”!聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类1.外部方法，外部方法指的是从外部提供数据的标签，比如通过专家认为定义类别，或者是本身就是有标签的数据，将标签拿掉之后做聚类2.内部方法，内部方法指
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标

聚类模型评估指标-轮廓系数计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai，ai越小，说明样本i越应该被聚类到该簇（将ai称为样本i到簇内不相似度）；计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij，称为样本i
hema12138·2024-01-18 18:32

python 画系统关联图_Python基于pyecharts实现关联图绘制

c=graph-npm我是在使用Word2Vec计算关联词的余弦距离之后，想要更好的展示出来的时候，遇到的这种情况，就做了下拓展。
weixin_39989980·2024-01-18 15:00

基于Word2vec词聚类的关键词实现

一.基于Word2vec词聚类的关键词步骤基于Word2Vec的词聚类关键词提取包括以下步骤：1.准备文本数据：收集或准备文本数据，可以是单一文档或文档集合，涵盖关键词提取的领域。
Algorithm_Engineer_·2024-01-18 09:13

大语言模型系列-ELMo

文章目录前言一、ELMo的网络结构和流程二、ELMo的创新点总结前言在前文大语言模型系列-word2vec已经提到word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境
学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶·2024-01-18 08:39

在文心一言超越ChatGPT3.5后，我们做了大模型对比测试。

IDC发布的AI大模型评估报告中，文心一言拿下12个指标中的7个满分，综合评分第一。百度副总裁吴甜表示，新版文心一言已超越ChatGPT3.5。这是令人振奋的新闻。不过，我们还没能体验到文心一言。
ooope·2024-01-18 06:14

第三十九周：文献阅读+Transformer

目录摘要Abstract文献阅读：CNN与LSTM在水质预测中的应用现有问题提出方法相关模型CNNLSTMCNN-LSTM神经网络模型模型框架CNN-LSTM神经网络研究实验数据集模型评估指标数据预处理实验设计与结果研究贡献
m0_66015895·2024-01-18 04:00

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在文本向量化中，使用预训练的词向量，例如Word2Vec、GloVe或FastText等，是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练，为我们提供了现成的词嵌入表示。
Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】逻辑回归——二分类实例：良／恶性乳腺癌肿数据【分类】SVM模型分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证交叉验
Perley620·2024-01-17 10:59

【Python】torch中的.detach（）函数详解和示例

这个方法在很多情况下都非常有用，例如在缓存释放、模型评估和简化计算图等场景中。.detach()方法用于从计算图中分离一个张量，这意味着它创建了一个新的张量，与原始张量共享数据，但不再参与任何计算图。
木彳·2024-01-16 06:02

预训练语言模型与其演进

目录前言1语言模型2预训练语言模型3预训练语言模型的演进3.1word2vec：开创预训练时代3.2Pre-trainedRNN3.3GPT：解决上下文依赖3.4BERT：双向预训练的革新4GPT与BERT
cooldream2009·2024-01-15 23:52

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇
OverlordDuke·2024-01-15 19:18

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
心宇gxy·2024-01-15 18:44
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