文章目录一、Vision Transformer (ViT)详细信息二、Vision Transformer结构三、Keras实现3.1 相关包3.2 数据读取3.3 声明超参数3.4 使用数据增强方法3.5 计算训练数据的平均值和方差进行归一化3.6 定义multilayer perceptron (MLP)3.7 定义块3.8 数据可视化3.9 实现Encoding Layer3.10 构建
NLP——文本分类模型（二）在之前的文章中NLP——文本分类模型（一）中，我们具体简述了TextCNN文本分类模型，下面，我们重点介绍关于CNN应用于文本分类的另外两个常见模型DCNN模型和RCNN模型。1、DCNN(Dynamic CNN)模型1.1 模型引入在上一篇文章中，我们提到过，在TextCNN模型中，我们的具体处理方式是卷积+池化的过程，在卷积的过程中，我们定义了不同的卷积核来表示不同
分类logistic 回归算法用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来logistic 回归算法使用的是特征的线性组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型，只能处理线性可分的二分类问题。优化Logistic Regression算法的优化有两种：对特征进行处理，如核方法，将线性可分的问题转换为近似线
常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种，也是本文的主角：多任务学习（Multi Task Learning）。MTL介绍首先，介绍什么是多任务学习，例如之前文章提到的微信视频场景，同时包含多个学习目标（task）：是否转发、是否点
2017年已到最后一个月的尾巴，那圣诞节还会远吗？不知道各位对于圣诞节有什么安排或一些美好的回忆，我记得最清楚的还是每年圣诞节前一晚那些包装好的苹果，寓意平平安安。那谈到圣诞节，不可或缺的主角——“圣诞老人”会出现在各地的大街小巷、各种画册上，本文将带领读者使用Keras完成“圣诞老人”图像的分类，算是圣诞节前的预热活动吧。 在本教程的第一部分，将介绍本文使用的数据集；其次使用Pytho
机器学习专题机器学习三要素模式识别 贝叶斯推导机器学习训练的套路考试前千万不要背书你以为好好学习就可以考好了？ 你以为好好学习就可以考好了？机器学习专题进度条回归与分类的本质区别那么能否利用回归问题做分类任务呢？如何利用线性模型更好的做分类任务？如何确定
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简单来讲，分类任务 和 回归任务 的区别在于 需要预测的值的类型：回归任务，是对 连续值 进行预测（比如 多少）；分类任务，是对 离散值 进行预测（比如 是不是，属不属于，或者 属于哪一类）。比如，预测 明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测 明天会不会下雨，就是一个分类任务。分类模型 和 回归模型 本质上是一样的。分类模型可将回归模型的输出离散化（下面例子1. 2. 4. 5.），回归模型也
一、什么是PyTorch? PyTorch是一个python库，主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 1.用来定义数据 &nb
NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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文章目录一、什么是分类问题二、如何解决分类问题三、分类模型有哪些四、作业五、总结 一、什么是分类问题在分类问题中，因变量是离散型变量，如：是否患癌症，西瓜是好瓜还是坏瓜等。二、如何解决分类问题首先，拿到数据需要确定属于什么性质类的问题，回归还是分类？然后，探索性分析不同特征之间的特点，相关性等等。接着，了解回归模型有哪些，以及他们之间的使用场景，优缺点等等。最后，用分类模型建立模型。三、分类模型
0.前言：文本分类任务介绍文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务，文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动标签、评论正负识别、药物反应分类、对话分类、税种识别、来
1.词性标注词性标注的输入是一个序列，输出的是每个词的词性，那么标注完以后再进行下游任务效果就会比直接把一段文字丢进去更好。 下图为示例图：2.分词对于英文来说，单词间有空格，所以不需要分词，但是对于中文，在进行各种任务时需要对文本进行分词。 如图所示：3.Coreference Resolution（指代消解）把同一个人或者事物标注出来，如下图例子：4.文本摘要（summarization）1.
classification overview本文是分类任务系列第一篇——概述，主要介绍分类的基本定义和一般流程。overview分类是nlp中常见的任务，例如垃圾邮件分类、情感分析、意图识别、行业分类等，通过一定的方法或手段，对给定样本赋予特定的标签的过程。常见的分类包括二分类：标签只有两个，通常表现为0-1或者[-1, 1]，例如是否垃圾邮件、学生性别识别等多分类：标签大于两个，例如不同的舆情
一. 前言包含情感分析、新闻分类、主题分类、问答和自然语言推理。下边是直接复制的翻译结果（没仔细看），如果翻译有问题，请参考论文《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》第4章节！二. 数据集1. 情感分析1）Yelp：Yelp[185]数据集包含两个情感分类任务的数据。一种是检测细粒度情绪标签，称为Yelp-
分类任务： 确定对象属于哪个预定义的目标类。分类任务的输入数据是记录的集合，每条记录称为实例或者样例。分类任务：通过学习得到一个目标函数 f ，把每个属性集 x 映射到一个预先定义的类标号 y ， 目标函数又称为分类模型， 用于解释并区分不同类的对象，或是预测数据集。分类的技术：有决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类法。分类需要一个训练集，通过训练集建立分类模型，随
# NLP情感分类任务：了解自然语言处理中的情感分析
4. 多项式朴素贝叶斯 MultinomialNB()5. 高斯朴素贝叶斯 GaussianNB() ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ
算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类、回归方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree。分类树是使用
