简介上一讲我们实现了一个简单二元分类器：LogisticRegression，但通常情况下，我们面对的更多是多分类器的问题，而二分类转多分类的通常做法也很朴素，一般分为两种：one-vs-rest以及one-vs-one。顾名思义，one-vs-rest将多类别中的其中一类作为正类，剩余其他所有类别作为负类，对于n_class类别的分类问题，需要构建\(n\_class\)种分类器；而one-vs
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2023-06-30 15:22:32
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基于朴素贝叶斯模型的中文文本分类这里只介绍主要实现过程，主要思想会在后面的博客中写出来，因为现在自己也是一知半解数据集介绍朴素贝叶斯模型是有监督分类模型，因此需要采用预处理好的训练数据集，我采用的是“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料 有能力的也可以自己写爬虫爬取文本数据。中文分词因为是中文文本分类，所以需要进行中文分词，本文采用python 的
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2023-08-09 20:26:51
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Linear Discriminant Analysis（线性判别分类器）是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样
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2024-05-24 21:12:19
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# Python中文分词分类实现教程
## 引言
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python进行中文分词分类。中文分词是处理中文文本的重要步骤，它将中文句子切分成独立的词语，为后续的文本分类任务提供基础。
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你完成以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[加载数据]
B --> C[预处理数据]
原创
2024-01-05 10:14:21
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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1. Introduction本文基于前文说的朴素贝叶斯原理，参考圣地亚哥州立大学的实验编写了一个简单的朴素贝叶斯分类器，并利用测试数据进行了测试。项目地址：2. 分类器编写2.1数据说明采用“adult”数据集，输入文件是adult.data，测试文件是adult.test。数据中一行为一个条目，表示一个人数据集中的变量变量名意义age
年龄
type_employer
职业类型，个体，政府等等
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2024-07-08 10:14:17
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最近在看这本书，觉得里面虫子分类器也值得试试实现，因为这个方法已经包含了神经网络的核心思想。以下是实现的过程。按照《Python神经网络编程》(异步图书出版)第一章虫子分类器训练的过程，模仿书中第二章的3层神经网络的实现过程，来构建一个可运行的虫子分类器。首先，构造出来分类器的框架，包含训练和查询.In [ ]: class BugClassifier:
def __i
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2023-11-06 13:06:11
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函数分类： 1 不带参函数 2 带参函数 默认带参函数 关键字参数 可变参数 字典参数 3 递归函数 4 匿名函数 1-1 不带参数函数
表示该函数不需要传递参数
def func():
print("hello world!")2-1 默认带参函数
表示该函数自带赋值了的参数，如果不传，则使
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2023-05-26 15:14:42
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Python版本：python3.7.7数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：PyCharm浏览器：谷歌浏览器新闻发布和评论管理系统结构图，如图4-3所示。图4-3 新闻发布和评论管理系统结构图此时项目已经完成，即使实施的时间不是很长，但是这个过程中需要准备很长的一段时间去对系统设计开发所实际到的技术进行学习。在学习的过程中，我逐渐认识得到了我自身存
文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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1. 什么是词汇分类，在自然语言处理中它们是如何使用?2. 一个好的存储词汇和它们的分类的 Python 数据结构是什么?
3. 我们如何自动标注文本中词汇的词类?将词汇按它们的词性(parts-of-speech，POS)分类以及相应的标注它们的过程被称为词 性标注(part-of-speech tagging, POS tagging)或干脆简称标注。词性也称为词类或词汇范畴。用于特定任务的
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2023-05-22 15:51:06
196阅读
中文文本分类，TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer, 基于pytorch介绍我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。以字为单位输入模型，使用了预训练词向量：搜狗新闻 Word+Character 300d。类别：财经、房产、股票、教育、
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2023-11-16 14:57:20
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题目： 线性分类器（line） 【题目描述】 考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为A和B两类。 训练数据包含n个点，其中第i个点（1≤i≤n）可以表示为一个三元组（x,y,type），即该点的横坐标、纵坐标和类别。 在二维平面上，任意一条直线可以表示为 θ₀+θ₁x+θ₂y=0的形式，即由θ₀，θ₁，θ₂三个参数确定该直线，且满足θ₀，θ₁不同时为0。 基于这n个已知类别的
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2023-12-18 22:08:12
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作者 | 荔枝boy【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？
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2023-12-29 18:39:43
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【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？一、 数据通常来说，
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2024-08-22 13:34:29
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你已经知道怎样定义神经网络，计算损失和更新网络权重。现在你可能会想，那么，数据呢？通常，当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题，你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。对于图像，例如Pillow，OpenCV对于音频，例如scipy和librosa对于文本，原生Python或基于Cython的加载，或NLTK和SpaCy针对
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2023-07-06 13:45:42
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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目录内容:情景带入:使用Python实现线性分类器内容:1. 建立机器学习算法的直觉性2. 使用Numpy, Pandas, Matplotlib读取数据,处理数据,可视化数据.3. 使用python实现一个线性分类器 情景带入:我们将输入的信号与对应的权值进行乘法运算,得到的结果进行加法运算,得到输出结果.通过对比输出结果与阈值的相对大小,对数据进行分类.这就是经典的二分类问题.我们用
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2023-08-14 22:43:12
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#感知器逻辑：一个二值分类问题，分别记为1(正类别)和-1（负类别）.定义激励函数z=wx (w为权值，x为输入值)，当Z大于阈值时为1类，否则为-1类 #用Python实现感知器学习算法。步骤：1、将权重初始化为0或一个极小的随机数 2、迭代所有训练样本，计算出输出值Y,更新权重。 import numpy as np class Perceptron(object): #class 创建类 d
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2023-10-24 00:12:53
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