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本文介绍了贝叶斯原理以及朴素贝叶斯分类器,并动手实现朴素贝叶斯分类器,完成了垃圾信息的分类。然后学会使用sklearn中的朴素贝叶斯,并对三类朴素贝叶斯模型进行了比较。
在机器学习中,分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。分类用于离散的输出,如预测图像中的对象类型,而回归则用于连续输出,如预测房价。本文将深入探讨分类与回归的区别,并通过代码示例展示它们在实际问题中的应用。
NLP-Beginner:自然语言处理入门练习----task 1基于机器学习的文本分类
简单
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色:本书从自然语言处理基础开始,逐步深入各种NLP热点前沿技术,使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例,契合公司实际工作场景技能,侧重实战。
本次我们实战的内容是微调RoBERTa并对新的数据集进行文本分类任务。首先这里我们简单讲解一下什么是文本分类任务:这里有一句话Sentence1:“我喜欢你。”我们可以很容易地判断出来这句话是积极的。同理,对于句子Sentence2:“我讨厌你。”我们也可以知道这句话是消极的。像上面这样把句子归到不同类别里面的做法就是文本分类。在本次实战中,我们将用10k条外卖数据对RoBERTa模型进行微调,并
批处理以字典列表的形式出现,因此您可以将它们解压缩+堆叠到批处理张量中。由于 将返回批处理字典,因此您可以稍后将输入到模型中。return {来自的准确度指标可以轻松用于将预测与标签进行比较。下面,您可以看到如何使用datasetscompute_metricsTrainer让我们加载预训练模型。我们将添加 init,以便模型创建具有正确单位数的分类头。我们还将在 Hub 微件中包含 和 映射以具
通过手动输入一段话来测试我们情感分类的大模型准确率,并且介绍了如何获取对应的预测下标和使用softmax函数来计算出相应的概率
技巧:为什么能不固定prompt?传统Prompt模板各有不同,应对少样本能力不一样UIE用大量数据固定了prompt的构造方式,就是条件加上抽取标签,所以有不固定的特点标签其实模型压根都没见过,模型照样能看出来Prompt技巧1.与原文越相似越好抽2.尽量符合常识3.标注的样本尽量要短训练技巧:1.预测可以将batch_size设置为2或者更高来提高预测效率2.uie-tiny 和base效果差
本文尝试用LLamaFactory工具对前面的欺诈文本分类任务进行了SFT微调训练,并启用了多张GPU,多GPU的直接影响是批量大小batch_size的4倍增加,使得模型每次训练时能看到更多的数据,进行更稳定梯度估计和更准确的参数更新,最终在评测指标上有一个显著的提升。
使用Pytorch的预训练模型实现四种天气分类问题
在深度学习的实际应用中,很少会去从头训练一个网络,尤其是当没有大量数据的时候。即便拥有大量数据,从头训练一个网络也很耗时,因为在大数据集上所构建的网络通常模型参数量很大,训练成本大。所以在构建深度学习应用时,通常会使用预训练模型
CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像,其中每个类别的图像都是6000张,图像大小均为32×3232×32像素。CIFAR-10数据集的示例如图5.15所示。图5.15:CIFAR-10数据集示例。
Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调
实验介绍1.实验内容本实验介绍如何使用贝叶斯算法解决一个实际问题:新闻分类。2.实验目标通过本实验进一步掌握贝叶斯算法的原理,掌握如何使用贝叶斯算法解决实际问题,掌握实际世界中贝叶斯算法的解决流程。3. 实验知识点贝叶斯算法数据预处理梯度下降sklearn4. 实验环境python 3.6.5jieba5.预备知识概率论与数理统计Linux命令基本操作Python编程基础准备工作点击屏幕右上方的下
linux学习笔记-切换目录1. 切换目录命令cd 目录 切换到指定目录cd ~ 切换到当前用户的主目录cd… 切换到上一级目录cd . 切换到当前目录cd - 切换到上一次目录注意:cd 命令切换目录时,这个目录必须存在cd 后面不写目录等价于cd~小tips:终端命令窗口太小,使用命令:ctrl+shift+ 加号2. 绝对路径和相对路径1. 绝对路径从根目录算起的路径叫做绝对路径2.相对路径
知识分类个人感悟分为三类合适知识分层,利于掌握相应的知识体系1.管理组织层:软件工程知识,如何分配任务,提高生产力,保证质量,实质上是开源节流,更多是管理过程的控制。偏向于管理组织。 保证代码质量 ,偏重解决可扩展、可维护、可修改、可复用性(这三类质量属性,比起高可用、高性能、安全性更偏于隐蔽,可能会导致昂贵的技术债务),偏重解决人代码风格,代码质量问题。2.应用层:技术应用,applicatio
tensorflow分类应用(MNIST手写数字识别)本博客为本人自己整理的jupyter笔记,现在以图片形式上传,所以仅供预览。需要下载ipynb文件的朋友可以关注我并找到我上传的资源。好了,本教程就到此结束啦,喜欢的小伙伴记得点赞哦,也欢迎志同道合的朋友们关注我和我一起交流。2019年4月26日...
卷积神经网络能够自动从图像中提取有用的特征,并在图像分类领域取得了巨大的成功,关于卷积神经网络的理论网上已经有很多,这里主要是关于其实现部分。虽然以前使用Theano框架实现过,但因为最近项目需要使用TensorFlow框架,这里则采用tensorflow实现该模型。总的来说,同Theano类似,TensorFlow也采用的是张量流图的形式编程,确定出输入变量和输出变量的关系后,在Session中
本文训练采用的模型与训练小型物体识别的一致。但是这里进行了归一化处理、数据升维、模型评估等操作。而且模型效果表现较为优秀,epochs=10的val_acc=91.64%。
目录基础理论一、生成验证码数据集1、生成验证码训练集1-0、判断文件夹是否为空1-1、创建字符集(数字、大小写英文字母)1-2、随机生成验证码(1000个,长度为4)2、生成验证码测试集代码二、获取数据(训练集、测试集)1、获取数据和标签1-1、获取训练集数据和标签(路径和标签)1-2、获取测试集数据和标签(路径和标签)1-3、数据组合(图像路径和标签)2、打乱数据3、处理每条数据4、自定义重复周
1 MNIST数据集MINST数据集是由Yann LeCun教授提供的手写数字数据库文件,其官方下载地址http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载好MNIST数据集后,将其放在Spyder工作目录下(若使用Jupyter编程,则放在Jupyter工作目录下),如图:G:\Anaconda\Spyder为笔者Spyder工作目录,MNIST_data为新建文件...
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