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Francek Chen 来自松山湖开发者村综合服务平台

community.sslcode.com.cn · 2024-09-16 11:53:46

【机器学习-监督学习】朴素贝叶斯

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。

#机器学习 #人工智能 #scikit-learn +2

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Qiuner 来自松山湖开发者村综合服务平台

community.sslcode.com.cn · 2024-09-13 14:52:30

【机器学习】分类与回归——掌握两大核心算法的区别与应用

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。

#机器学习 #算法 #分类

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soobinnim 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2022-07-25 15:23:29

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

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

#机器学习 #自然语言处理 #分类

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Sprite.Nym 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2022-09-05 17:58:46

【Python机器学习项目】项目一：心脏病二分类问题

简单

#机器学习 #python #分类

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陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2024-09-01 21:08:00

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

【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。

#算法 #自然语言处理 #分类 +2

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会震pop的码农来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2024-05-31 14:35:17

模型实战——微调RoBERTa进行文本分类

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

#分类 #数据挖掘 #人工智能 +1

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DisonTangor 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2023-05-28 22:44:47

用 Transformers微调ViT图像分类

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

#分类 #数据挖掘 #人工智能

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若石之上来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2023-09-06 19:50:03

利用微调的deberta-v3-large来预测情感分类

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

#分类 #人工智能

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听雨江南牛来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2022-05-24 15:49:14

uie模型微调个人总结

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

#paddlepaddle #深度学习 #人工智能 +2

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golfxiao 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2024-09-05 06:31:12

欺诈文本分类检测（十一）：LLamaFactory多卡微调

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。

#分类 #人工智能 #语言模型

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水哥很水来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2022-06-20 16:14:03

Pytorch---使用Pytorch的预训练模型实现四种天气分类问题

使用Pytorch的预训练模型实现四种天气分类问题

#pytorch #分类 #深度学习

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y2770169045 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2024-04-23 18:04:40

使用预训练模型构建自己的深度学习模型（迁移学习）

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

#pytorch #迁移学习 #分类

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漾Tsui 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2023-12-05 23:42:37

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

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。

#分类 #数据挖掘 #人工智能

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Yophan 来自智源数据社区

baaidata.csdn.net · 2024-07-17 10:17:38

笔记：Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调

Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调

#人工智能 #机器学习 #分类

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Aaron_Liu0730 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-05-19 15:02:34

【机器学习】基于朴素贝叶斯的新闻分类

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

#机器学习 #分类 #算法

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Moonpie月饼来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-11-29 15:50:10

linux学习笔记-切换目录

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

#分类 #linux

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青春小镇的boy 来自云原生

devpress.csdn.net/cloudnative · 2021-11-03 16:28:03

知识分类有感

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

#分类 #程序人生

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@ Zoey 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2019-05-02 16:57:35

tensorflow分类应用（MNIST手写数字识别）

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...

#tensorflow #分类

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diligent_321 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2016-10-28 14:14:10

TensorFlow实现卷积神经网络

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

#tensorflow #分类

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林夕07 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-08-03 21:19:28

【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）

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%。

#深度学习 #tensorflow #分类

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_睿智_ 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-11-02 22:28:18

深度学习 -- TensorFlow（项目）验证码生成与识别（多任务学习）

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

#tensorflow #深度学习 #人工智能 +2

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little_fat_sheep 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2019-03-18 19:31:52

使用TensorFlow实现MNIST数据集分类

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...

#分类

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