1. LeetCodeLeetCode 是一个刷算法题的网站，里面有多种语言可选 ，题目分为简单、中等和困难三个级别，可以根据自己的水平进行选择，想进大厂的话，这可能是必不可少的一关。网址：https://leetcode-cn.com/problemset/all2. PythonTipPythonTip 里面的练习题主要偏向 Python 基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。网
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2023-06-19 21:52:09
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我在这篇文章中将介绍如何使用 PyTorch 训练自建文本数据集。在机器学习和自然语言处理 (NLP) 中，自建文本数据集常被用来训练特定领域的模型，以满足个性化的需求。通过这篇博文，我希望能够帮助大家快速上手 PyTorch，并有效地训练出适合自己需求的文本模型。
### 背景定位
随着 AI 技术的不断进步，文本数据在各个行业的应用日益广泛。尤其是在 NLP 领域，自建数据集能够使模型更加
在深度学习中，如何高效地管理与利用自建数据集是一个重要的技术挑战。尤其是在使用PyTorch这样的框架时，将自建数据集划分为训练集和测试集是基本而关键的一步。本篇文章将详细探讨这一过程，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理，以及选型指南。
> **技术定位**
> 在机器学习和深度学习任务中，为了有效评估模型的性能，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。根据《深度学习：方法与
# 如何使用 Python 自建 IMDb 数据集
在当今这个数据驱动的时代，能够获取和处理数据是非常重要的技能。本文将指引你如何使用 Python 自建 IMDb 数据集。这不仅能帮助你更好地理解数据处理的基本概念，还能提高你的编程能力。
## 流程概述
在开始之前，了解整个流程是非常重要的。下面是我们实现这项任务的一个简要流程图。
| 步骤
样本集取自本人在大创项目中用到的360张岩心照片。由于识别岩心是最基本的地质学工作，但这个过程往往是冗杂的，需要耗费大量时间与精力。如果用机器来划分岩心类型则会大大削减工作量！注意： 如何更改图像尺寸在这篇文章中，修改完之后你就可以把你自己的数据集应用到网络。如果你的训练集与测试集也分别为30和5，并且样本类别也为3
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2023-08-07 12:03:17
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第一题：（列表生成式）如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以列表生成式会报错，使用isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串：请修改列表生成式，通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行：如果是字符串则变成小写，不是则返回原始数字。第二题：（迭代）请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：函数的参数是一个list，故传入
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2023-09-25 09:18:17
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# Python BERT模型输入自建数据训练的科普文章
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，用于自然语言处理（NLP）任务。这种模型的推理和训练性能都非常出色。近年来，许多开发者和研究人员希望使用BERT训练自定义数据，以解决特定的NLP问题。本文将结合代码示例，介绍如何使用Python调
Python3入门机器学习2.3 训练数据集，测试数据集(1).判断机器学习算法的性能： 思考这样一个问题，如果所有原始数据都当做训练数据，训练出一个模型，然后用这个模型预测新来的数据所属的类型。训练得到的模型的意义在于在真实环境中使用，但是如果得到的模型很差怎么办？真实的环境难以拿到真实的label（标签）怎么办？以上问题都在告诉我们，其实我们用所有的原始数据都去当训练集来直接训练出模型投入到生
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2023-10-08 09:17:36
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在人工智能机器学习中，很容易将“验证集”与“测试集”，“交叉验证”混淆。一、三者的区别训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 &nb
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2023-10-08 14:47:39
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通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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目录基本概念训练集、测试集、验证集损失函数优化算法线性回归的神经网络及代码实现线性回归模型的从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现softmax回归的神经网络及代码实现获取Fashion-MNIST训练集和读取数据多层感知机多层感知机pytorch实现 基本概念训练集、测试集、验证集训练集是用来训练模型内参数的数据集。验证集用于在训练过程中检验模型的状态，收敛情况。验证集通常用于调
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2024-05-17 18:12:10
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前言 在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。1.为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集？ 做科研，就要提出问题，找到解决方法，并
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2023-11-25 17:58:58
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在我们一开始学机器学习的时候，可能大部分人和我状态一样，只知道搭建一个模型，然后读入数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。一、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的大量数据，喂给模型用来训练模型。验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模型进行模型的精度评估。测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模
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2023-10-24 09:04:40
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构建数据集大概步骤为：用各种方法(cv2,PIL,skimage等等)读取成对图片→通过某方法，返回类似(输入，标签)形式→转为tensor形式→传入Dataloader形成映射。 现在我需要一个成对图片的数据集，即输入与标签都是图片，且输入与标签在命名上完全相同。Pytorch中则是使用TORCH.UTILS.DATA下的Dataloader方法来构建数据集，即：myDat
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2023-11-06 14:20:59
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# Python对训练集做训练的流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用Python对训练集进行训练。下面是整个流程的步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据集] --> B[数据预处理]
B --> C[特征工程]
C --> D[选择模型]
D --> E[训练模型]
E --> F[评估模型]
原创
2023-09-12 06:20:56
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在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集
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2024-09-11 01:17:13
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目录第一个python程序环境四则运算备注变量命名规则用于接收命令行的语句数据类型整型浮点数字符串布尔类型类型转换流程控制分支语句for 循环while循环练习:第一个python程序环境python-3.6.8print("hello world!")四则运算+加-减*乘/除 //整除 %取余 **幂备注1.print()是python的函数指令,用于让计算机打印括号中的内容到标准输出
2.ex
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2023-07-04 17:46:53
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Python之数据处理案例1 准备数据2 要求（1）将数据表添加两列：每位同学的各科成绩总分（score）和每位同学的整体情况（类别），类别按照[df.score.min()-1,400,450,df.score.max()+1]分为“一般” “较好” “优秀”三种情况。（2）由于“军训 ”这门课的成绩与其他科目成绩差异较大，并且给分较为随意，为了避免给同学评定奖学金带来不公平，请将每位同学的各科
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2023-10-20 12:08:11
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1.留出法（hold-out）直接将数据集D划分为两个互斥的集合，训练集S、测试集T，用S训练模型，用T来评估其测试误差。需要注意划分时尽可能保持数据分布的一致性，保持样本类别比例相似。可采用分层采样的方式。在使用留出法时，一般要采用若干次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。通常情况下我们将2/3~4/5的样本划分出来用于训练。使用sklearn.model_selectio
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2023-11-12 22:50:46
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关于数据集的划分是基本概念，但是有时候看其他人代码时，经常被弄得云里雾里。特作此记录。目录训练集（train set）验证集（val set）验证集的正确打开方式测试集（test set）train（含label）——进一步分为train和val。val用于调参。train与val无交集，所以val也可以看模型效果。
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2024-01-17 13:05:56
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