用机器学习构建一个好的文本分类器是一项很有挑战性的工作。你需要构造训练集、调参、校正模型及其他事情。本文将会描述如何使用MonkeyLearn训练一个文本分类器，具体分为如下5步：1. 定义类别树2. 数据收集3. 数据标记4. 训练分类器5. 测试&提升分类器1.定义类别树在训练文本分类器之前，首先要确定你要把你的文本数据分成哪些类或者打上哪些标
本文说明如何在MATLAB中使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用日语元音数据集。此示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时间序列数据来识别说话者。训练数据包含九个说话者的时间序列数据。每个序列有12个特征，且长度不同
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2024-06-07 13:19:23
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CNN是在图像处理领域大放异彩的网络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应用。最近发现，在长文本上CNN提取特征的效果确实不错，在文本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且无法并行的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要用到复杂的神经网络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，而且速度还更快）。针对文本分类，CNN在长文本上的效果很好，而且模型也很简单，这是我想写这篇blog
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2023-10-16 13:20:11
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一 简介GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shrinkage&
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2024-05-29 20:26:58
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训练一个分类器 文章目录训练一个分类器1. 数据2. 训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3. 在GPU上训练4. 在多个GPU上训练 1. 数据通常来说，当你处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包将数据加载为numpy array形式，然后将数组转换成torch.*Te
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2023-12-25 12:31:52
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作者：小屁孩i01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是
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2023-09-19 19:59:29
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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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贝叶斯的思想比较简单，网上阐述也很详细，这里就不赘述了。 这里只是简单的说一下编程的思路 首先明确我们要实验的内容，实现贝叶斯分类，那么要想编程实现，你必须对贝叶斯分类有足够的了解。而贝叶斯分类的过程并不难，总的来说就是，有了一些训练数据，当来了一条测试数据，首先根据训练数据计算先验概率，比如有17条训练数据，8条好瓜，9条坏瓜，那么P(好瓜) = 8 / 17，坏瓜以此类推。 紧接着计算后验概率
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2024-04-18 14:56:31
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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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对于分类任务来说，使用概率有时要比使用硬规则更为有效，朴素贝叶斯即是一种基于概率论进行分类的方法。一、基础理论1、朴素贝叶斯的优缺点优点：在数据较少时仍有效，可处理多类别问题缺点：对输入数据准备方式敏感适用数据类型：标称型数据 2、 贝叶斯决策理论 选择具有最高概率的决策 3、 贝叶斯准则4、可在任意场景中使用朴素贝叶斯分类器，常见的应用是文档分类（比如垃圾邮件分类） 5、“朴素”指的是整个形式化
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2023-10-08 06:39:02
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据PYPL（PopularitY of Programming Language，编程语言流行指数）11月份的榜单显示，Python势头大好，份额持续上涨，占有搜索份额直逼30%。GitHub 2019年报公布显示，Python荣登榜眼位置。这给想要学习Python的人增加了动力，但学习Python能做什么？怎么快速学习Python？接下来好程序员Python培训小编就给大家解答。
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2023-09-05 18:14:43
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0 引言纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？????????????自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。当然...
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2021-07-20 14:41:00
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KNN算法原理k最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。第一个字母k可以小写，表示外部定义的近邻数量。这句话不难理解，但有点拗口，下面通过一个实例来讲解一下。首先我们准备一个数据集，这个数据集很简单，
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2023-10-01 22:19:08
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贝叶斯决策对于机器学习还有一种将概率应用于其中的一类算法，我们这里先介绍贝叶斯决策论，也算是从另一个角度来思考机器学习的算法。假设对于数据集，对应的数据类别有N种，分别为： Y={c1,c2,⋯,cN} L(Y,f(X))为损失函数，那么我们可以得出将一个样本点
x分类为ci所产生的期望损失为 Rexp(f)=E[L(Y,f(X))] 本身这个期望是对联合概率分布求的，这里我们也可以由条
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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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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服务器(SERVER)发展到今天，适应各种不同功能、不同环境的服务器不断地出现，分类标准也多种多样。 1.按应用层次划分为入门级服务器、工作组级服务器、部门级服务器和企业级服务器四类。 (1)入门级服务器 入门级服务器通常只使用一块CPU，并根据需要配置相应的内存（如256MB）和大容量
# 如何使用Python编写程序
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现程序的流程。下面是一个表格展示了实现程序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python解释器 |
| 2 | 编写Python代码 |
| 3 | 运行Python程序 |
## 详细步骤
### 1. 安装Python解释器
首先，你需要安装Python解释器，这是
原创
2024-05-15 07:10:20
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