乾明
量子位 出品 |
在训练机器学习模型时，找到合适的数据集一直是个棘手的问题。近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集 Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不
在本文中，我们将深入探讨如何解决“Python 的 GDBT 特征抽取”这一问题。GDBT（Gradient Boosting Decision Tree）是一个高效且广泛应用的集成学习技术，尤其在特征工程方面具有重要作用。特征抽取可以从复杂数据集中提取出有用的信息，这对于机器学习模型的效果至关重要。接下来，我们将详细记录实施这一过程的步骤。
## 协议背景
在处理 GDBT 特征抽取时，首先
Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
转载
2016-11-10 11:01:00
217阅读
2评论
1.np.sum(a,axis=None,dtype=None) 发现对于布尔运算的结果，np.sum()只是返回其中True的个数。如：>>> np.sum(np.array([True,False,True,False,False,True]))
3用在统计样本中各类元素个数中：from sklearn import datasets
转载
2023-09-21 16:21:58
163阅读
一：数据抽取 数据抽取，是指从源数据系统抽取目的数据源系统需要的数据，这里的源数据源就是数据输入的各种类型的数据库（一般是关系型数据库），目的数据源就是数据输出的数据库 数据抽取分为全量抽取和增量抽取。二：全量抽取 全量抽取，类似于数据迁移或数据复制，他将数据源中的表或视图原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。 全量抽取比较简
转载
2024-06-06 13:30:42
69阅读
文章目录一、事件抽取的定义二、ACE2005数据集事件类型三、技术思路 一、事件抽取的定义命名实体识别、关系抽取、事件抽取是NLP中信息抽取的主要任务。事件抽取是把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式呈现出来，在自动文摘、自动问答、信息检索等领域有着广泛的应用。近些年来 ,事件抽取一直吸引着许多研究机构和研究者的注意力。MUC (Message Understanding Conferenc
转载
2023-10-11 17:03:35
14阅读
本文主要记录使用sklearn库对数据集进行特征提取的相关操作，通过了解相关知识，运行已有的代码来进行新内容的学习pipelinepipeline主要用于连接多个estimators使之成为一个estimator，方便我们的构建更复杂的模型。 一般数据处理的流程如下： feature selection–normalization–classification 除了最后的classificatio
转载
2024-02-21 08:00:51
48阅读
# Python抽取特征值教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(导入数据);
B-->C(数据预处理);
C-->D(特征提取);
D-->E(模型训练);
E-->F(评估模型);
F-->G(结束);
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 导入数据
在导入数据的阶段，我
原创
2024-06-05 05:34:05
57阅读
公司介绍
创立于 1993 年，总部位于 Palo Alto, California of USA 的 Informatica （ Nasdaq:INFA ）公司，作为电子商务分析型软件市场的领先者，一直致力于通过自身的产品和服务提升企业的竞争性优势。其拳头产品 Informatica Insight Network(Infrastructure
转载
2024-04-02 00:03:19
89阅读
运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:26
131阅读
实例代码： 运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:25
172阅读
# 项目方案：Python如何随机抽取指定大小的数据集
## 1. 简介
在数据科学和机器学习的领域中，我们经常需要从一个大型数据集中随机抽取一个较小的子集，以便进行模型训练、评估或数据分析。本项目方案将介绍如何使用Python来实现随机抽取指定大小的数据集。
## 2. 方案设计
### 2.1 数据集准备
首先，我们需要准备一个大型的数据集。可以是一个包含数据记录的文件，如CSV文件
原创
2023-10-17 04:49:45
197阅读
# NLP 关系抽取与事件抽取数据集构建指南
在自然语言处理（NLP）领域，关系抽取和事件抽取是非常重要的任务，它们有助于从非结构化文本中提取有意义的信息。本文将指导你如何实现一个“关系抽取”和“事件抽取”的任务数据集，整个流程可以用下表和流程图概述。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据收集]
B --> C[数据清洗]
一、事件抽取事件抽取 (Event Extraction, EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术。事件抽取是智能风控、智能投研、舆情监控等人工智能应用的重要技术基础，受到学术界和工业界的广泛关注。事件抽取任务涉及事件句抽取、触发词识别、事件类型判别、论元抽取等复杂技术。 二、说明1、事件抽取任务的目标是通过给定目标事件类型和角色类型集合及句子，识别句子中所有目
转载
2024-01-22 10:56:47
421阅读
数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。属性（attribute）是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。属性向量（或特征向量）是用来描述一个给定对象的一组属性。属性有不同类型：标称属性（nominal attribute）、二元属性（binary attribute）、序数属性（ordinal
转载
2024-09-22 14:45:05
15阅读
文章目录1. DeepDive1.1 系统架构2. 部署DeepDive2.1 环境准备2.2 工具人偷工减料超速部署方式2.2.1 下载相关文件2.2.2 部署2.3 官方部署方式2.3.1 下载解压2.3.2 安装参考资料 1. DeepDiveDeepDive (http://deepdive.stanford.edu/) 是斯坦福大学开发的信息抽取系统，能处理文本、表格、图表、图片等多种
转载
2024-04-17 17:15:05
117阅读
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
转载
2021-08-04 15:35:42
2254阅读
### 如何在R语言中进行数据集抽取
---
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在R语言中实现数据集抽取。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
#### 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习数据集抽取
开发者-->>小白: 解释数据集抽取流程
小白->>R: 实施数据集抽取
R-->>小
原创
2024-05-20 06:11:37
39阅读
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，
转载
2022-02-21 10:17:50
1492阅读
IE（信息抽取）作为NLP中的一个基础任务，承担着一个非常 重要的角色，本文系统介绍了一下IE任务中常用的数据集。
原创
2021-09-13 17:44:04
10000+阅读
