# NLP训练数据集自制
自然语言处理（NLP）已成为现代人工智能的重要组成部分，训练一个好的NLP模型，需要大量高质量的数据集。然而，市面上现成的数据集可能无法完全符合特定需求，因此，自制数据集是一个有效的解决方案。本文将介绍自制NLP训练数据集的步骤，并提供示例代码。
## 自制数据集的步骤
### 1. 需求分析
首先，明确你的NLP模型需要解决的问题。例如，文本分类、情感分析或命名实
本文介绍Python3中String模块ascii_letters和digits方法，其中ascii_letters是生成所有字母，从a-z和A-Z,digits是生成所有数字0-9.string.punctuation是所有标点'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' String模块中的常量：string.digits：数字0~9strin
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2023-07-04 00:44:09
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sklearn自带数据sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题load_iris([return_X_y]) 加载iris 数据集；用于分类问题load_diabetes([return_X_y]) 加载糖尿病数据集；用于回归问题load_digits([n_class, return_X_y]) 加载手写字
PyTorch加载数据主要分为两类：只有图片的数据集以及含有csv保存标签的数据集。只有图片的数据集又分为两类：标签在文件夹上和标签在图片名上。学习地址1.标签在文件夹上 此情况下导入数据集，只需要调用PyTorch中的ImageFolder进行载入。(可以直接采用split_data.py划分训练集、测试集、验证集)导入所需的库import os
os.environ['KMP_DUPLICAT
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2024-04-02 08:42:20
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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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Step1.首先要去收集自己的数据吧，可以是自己拍的图片，也可以是那种网上爬虫爬下来的图片。Step2.建议最好将趴下来的图片重新命名，再用去训练，这样图片数据看起来比较整齐。特别是对有强迫症的同学来说，这是很重要的，总感觉名字不统一会觉得怪怪的。命名可以采用 name1,name2,name3.......这种形式。具体如何命名，我在之前的博客中也有详细介绍过，有需要的同学可以参考看下 
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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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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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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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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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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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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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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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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文章目录1.创建数据集文件夹2.过滤3.训练前置准备3.1 创建数据集目录3.2 创建并写入配置文件3.3 修改训练参数3.4 部分训练结果解释 训练自己的数据集，首先需要安装Yolov5及创建数据集，这些部分在之前的文章中已经提到。 Yolov5安装及简单使用： Yolov5安装及简单使用 数据集标注： 数据集标注方法 1.创建数据集文件夹coco数据集官网地址：https://coco
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2024-01-29 00:42:54
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目录 简介 构建步骤 实现方式 Demo演示 一、简介 1) 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器、多GPU、多CPU各种模型的组合运行方案的设计。(默认情况下，TensorFlow程序会将程序运行在第一个GPU上<如果有GPU，并且安
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2023-12-16 11:56:35
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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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