word2vec模型评估第8页

竞赛选题题目：基于深度学习的手势识别实现

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势识别实现该项目较为新颖

laafeer·2023-12-03 04:58

软著项目推荐深度学习手势识别算法实现 - opencv python

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iuerfee·2023-12-03 04:27

基于TF2.7-UNet的遥感影像建筑物语义分割

数据预处理网络构建模型训练模型评估本次数据集使用的是InriaAerialImageLabelingDataset，它是一个用于城市建筑物检测的遥感图像数据集，其标记被分为建筑和非建筑两种，主要用于语义分割

DataAssassin·2023-12-03 03:12

人工智能中的模型评估

1概述1.1定义人工智能（AI）模型评估是一个关键的过程，用于确定模型在特定任务上的性能和有效性。这个过程涉及使用各种技术和指标来衡量模型的准确度、可靠性、泛化能力以及其他重要特性。

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:11

（分类）KNN算法- 参数调优

在此专栏的上一篇文章的基础上，进行交叉实验获取最佳的K值上一篇文章：KNN算法案例-鸢尾花分类数据拆分的过程：交叉验证（CrossValidation）是一种在机器学习中广泛使用的模型评估和参数调优方法

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:57

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解引言：本周数据仓库与数据挖掘课程布置了word2vec的课程作业，要求是手动计算corpus中各个词的tfidf，并用sklearn验证自己计算的结果。

stay_foolish12·2023-12-02 02:17

Glove学习笔记

globalvectorsforwordrepresentationB站学习视频1、LSA与word2vec我们用我们的见解，构建一个新的模型，Glove，全局向量的词表示，因为这个模型捕捉到全局预料的统计信息

hongyuyahei·2023-12-01 12:09

论文学习-Word Embedding and Word2Vec

Word2VecLeaningnoteLearningNaturalLanguageprocessingissoabstract.But,fortunately,therearesomevideosonYouTubethatexplainitclearly.SoItakesomeimagesforanote.Bytheway

老叭美食家·2023-12-01 12:32

算法评价指标

分类算法评价指标评估评估指标混淆矩阵(`Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror`):召回率(`Recall`)精确率(`Precision`)ROC曲线模型评估与模型选择模型评估留出法交叉验证法留一法自助法回归与分类监督学习

撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

第二章模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即结果m个样本中a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”。更一般地我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特

lammmya·2023-12-01 12:36

Transformers实战——文本相似度

aJupyter·2023-12-01 04:42

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）注意力检测

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估

NoteLoopy·2023-11-30 13:00

《深度学习进阶：自然语言处理》第8章 Attention

《深度学习进阶：自然语言处理》啃书系列第2章自然语言和单词的分布式表示第3章word2vec 第4章word2vec的高速化第5章RNN 第6章GatedRNN 第7章基于RNN生成文本

芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

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。

小黄鸭呀·2023-11-29 19:28

embeddings

这些向量通常是通过训练模型（如Word2Vec、GloVe等）学习得到的，用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。embeddings是一个相对低维的

wangqiaowq·2023-11-29 15:08

【理论篇】是时候彻底弄懂BERT模型了(收藏)

BERT的基本思想BERT如此成功的一个原因之一是它是基于上下文(context-based)的嵌入模型，不像其他流行的嵌入模型，比如word2vec，是上下文无关的(context-free)。

愤怒的可乐·2023-11-29 05:48

用通俗的方式讲解Transformer：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT

直到今天早上，刷到CSDN一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解Transformer：TheIllustratedTransformer.本文基本上可以认为是对这几篇文章在内的学习笔记(配图也基本上都来自文末的参考文献)，但本篇笔记

机器学习社区·2023-11-29 05:31

node2vec随机游走源码

node2vec是基于word2vec的，难点在于AliasMethod抽样算法，其代码的实现比字符串匹配的kmp算法还难以捉摸。本文加了注释，有助于解析node2vec。先看使用node2vec的部

Rover Ramble·2023-11-27 20:10

深度学习术语：词嵌入 Word Embedding

Word2Vec介绍

小何才露尖尖角·2023-11-27 17:47

成为AI产品经理——模型评估（混淆矩阵）

一、混淆矩阵1.混淆矩阵的介绍混淆矩阵有两个定义positive（正例）和negative（反例）。分别代表模型结果的好和坏。下图就是一个分类问题的混淆矩阵。横行代表真实的情况，而竖行代表预测的结果。为了便于理解，我在这里举一个分出瓜的好坏的分类问题。TP：TruePositive，真正例。表示这个瓜实际上是一个好瓜，预测出来的结果也是好瓜，所以它是一个真的好瓜，是一个真正例。预测结果正确。FP：

爱学习的时小糖·2023-11-27 15:44

成为AI产品经理——模型评估指标

目录一、模型评估分类1.在线评估2.离线评估二、离线模型评估1.特征评估①特征自身稳定性②特征来源稳定性③特征成本2.模型评估①统计性评估覆盖度最大值、最小值分布形态②模型性能指标分类问题回归问题③模型的稳定性模型评估指标分五小节课程

爱学习的时小糖·2023-11-27 15:14

【文本分类】深入理解embedding层的模型、结构与文本表示

word2vec：词嵌入这个技术的具体实现，也可以理解成是将

征途黯然.·2023-11-27 07:21

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（一）

5.Word2Vec常见的加速训练的方式有哪些？6.LightGBM是什么？7.AdaBoost思想？8.损

笃℃·2023-11-26 21:08

卷积神经网络（Inception-ResNet-v2）交通标志识别

2.导入数据3.查看数据二、构建一个tf.data.Dataset1.加载数据2.配置数据集三、构建Inception-ResNet-v2网络1.自己搭建2.官方模型五、设置动态学习率六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别

可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet(8层）介绍四、构建AlexNet(8层）网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-26 03:38

卷积神经网络（Inception V3）识别手语

CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建InceptionV3网络模型1.自己搭建2.官方模型五、编译六、训练模型七、模型评估二

NoteLoopy·2023-11-26 03:31

文本信息抽取 | 基于 LSTM 的命名实体识别

目录一、Bi-LSTM—CRF模型二、LSTM介绍三、基于LSTM的命名实体识别1.导入相关库2.数据加载3.构造dataloder4.网络构建5.网络配置6.模型训练7.模型评估8.模型预测一、Bi-LSTM—CRF

源于花海·2023-11-25 20:36

轻松入门自然语言处理系列项目3 基于Linear-CRF的医疗实体识别

项目概况1.项目描述2.数据描述3.项目框架二、核心技术1.实体识别数据标注2.文本特征工程3.CRF模型4.BiLSTM-CRF模型三、项目实施1.读取数据2.数据标注3.文本特征工程4.模型训练5.模型评估

cutercorley·2023-11-25 20:57

通俗理解词向量模型，预训练模型，Transfomer，Bert和GPT的发展脉络和如何实践

Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT_v_JULY_v的博客-CSDN博客有了原理还需要进行代码实践，这篇文章从0开始讲解了一个简易的Transformer

changdejie·2023-11-25 10:10

卷积神经网络（CNN）识别验证码

.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七

NoteLoopy·2023-11-25 08:38

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码：importjiebaimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecfromgensimimportcorpora

IT之一小佬·2023-11-24 06:35

gensim库中word2vec的使用方式

gensim.models中的Word2Vec具体应用，里面的参数的含义以及一般取值fromgensim.modelsimportWord2Vec#示例文本sentences=[['this','is'

lantx_SYSU·2023-11-24 06:00

word2vec的算法原理（不用开源包，python实现）

看了很多关于word2vec的算法原理的介绍文章，看明白了，但依然有点不深刻。

lantx_SYSU·2023-11-24 06:30

Gensim

Gensim从最原始的非结构化的文本中，无监督的学习到文本隐层的主题向量表达；支持包括LDATF-IDFLSAword2vec等主题模型算法。

喝醉酒的小白·2023-11-24 06:25

数据挖掘 K近邻

交叉验证是一种常用的模型评估技术，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。在机器学习中，我们通常希望评估训练好的模型对未见过数据的表现情况，以确保模型可以泛化到

亖嘁·2023-11-24 05:54

分类:基本概念、决策树与模型评估

4.1预备知识：分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录也称实例或样例，用元组（x,y)表示，其中x是属性的集=集合，而y是一个特殊的属性，指出样例的类标号（也称为分类属性或目标属性）。分类（classification）分类任务就是通过学习得到一个目标函数（targetfunction）f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类别号y。目标函数也称分类模型（classificationmodel）

从此不迷茫·2023-11-24 04:44

成为AI产品经理——模型评估概述

目录一、模型宣讲和评估的原因二、模型宣讲三、模型评估1.重要特征①特征来源②特征意义2.选择测试样本3.模型性能和稳定性一、模型宣讲和评估的原因刘海丰老师提到他们在做一个金融AI产品未注重模型指标，过于注重业务指标

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:02

Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估

它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。本文将介绍Sklearn的基本用法和核心功能，通过实例演示如何使用Sklearn进行机器学习模型构建和评估。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:55

第2章模型评估和选择

2.1经验误差和过拟合错误率：分类错误的样本数n占样本总数m的比例。错误率E=n/m精度：1-n/m称为"精度",即"精度=1-错误率"误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差过拟合：学习器把训练样本学得"太好"了的时候，很可能巳经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。

小陈同学eer·2023-11-23 02:32

基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1导入数据4.2数据预处理4.3分词处理4.4词云可视化4.5构建语料库4.6词向量化4.7构建模型4.8模型评估

艾派森·2023-11-23 01:58

用PLS和OPLS分析代谢组数据

简介例1.不同品种代谢产物OPLS-DAloadingplot1安装2内置数据介绍代谢物对个体性别的定性响应-PLS执行PLS-DA结果参数解释模型评估常用可视化参数解释ggplot2可视化-loadingplot

吴十三和小可爱的札记·2023-11-22 23:49

竞赛题目：基于深度学习的手势识别实现

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势识别实现该项目较为新颖

iuerfee·2023-11-22 14:25

一步一步做项目（20）详细设计

一步一步做项目（20）详细设计SSH简介managePublicNotice用例的设计模型分析模型评估对系统构架约束进行评审构架方面的决策和约束将设计应用于用例评估设计方案实现工作流有了软件需求（请参考一步一步做项目

ZhangCurie·2023-11-22 12:30

揭秘Word2Vec：让计算机理解语言的魔法

欢迎来到这篇关于Word2Vec的博客。如果你对机器学习和自然语言处理（NLP）感兴趣，但对Word2Vec一无所知，那么你来对地方了。

洞深视界·2023-11-22 09:51

2021秋招-总目录

2021秋招-目录知识点总结预训练语言模型:Bert家族1.1BERT、attention、transformer理解部分B站讲解–强烈推荐可视化推倒结合代码理解代码部分常见面试考点以及问题:word2vec

LBJ_King2020·2023-11-22 09:45

用数据玩点花样！如何构建skim-gram模型来训练和可视化词向量

GitHub地址：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb

机器之心V·2023-11-22 06:04

传统词嵌入方法的千层套路

文章目录0.独热编码1.词袋模型2.TF-IDF3.word2vec1.skip-gram2.CBOW4.LSA5.GloVe6.CoVe0.独热编码one-hotenc

诸神缄默不语·2023-11-22 02:55

【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归

CSDN博客【第三章】传统机器学习【先不写】【第四章】聚类算法【先不写】【第五章原理】【学习笔记】深度学习基础----DNN_一无是处le的博客-CSDN博客【第五章代码实现】【学习笔记】手写神经网络之word2vec

一无是处le·2023-11-22 01:23

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

前言本笔记是笔者学习西瓜书所做笔记，转载请附本文链接及作者信息。有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易，好心人随手点个赞机器学习中如何考量算法模型的泛化能力是非常重要的内容，影响着模型在实际环境下的使用。偏差-方差分解工具(bias-variancedecomposition)是解释模型泛化能力的重要工具符号定义:测试样本:训练集:基于训练集得到的模型对测试集的预测结果：样本

阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

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