turicreate入门系列文章目录 1,turicreate入门 - jupyter & turicreate安装 2,turicreate入门 - 一个简单的回归模型 3,turicreate入门 - 优化回归模型,使得预测更准确 0,上传准备好的数据文件 fang_data2.csv 1,导入模块 import turicreate as tc 2,加载数据 sf = tc.SFrame('fang_data.csv') 可能遇到文件编码格式错误,使用文本编辑工具如notepad++将文件…

写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构…

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https://blog.csdn.net/echoshinian100/article/details/77977823 欲登高而望远,勿筑台于流沙 RSS订阅 原 使用JAVA实现的一个简单IOC注入实例 2017年09月14日 11:12:38 阅读数:684      控制反转IOC( Inversion of Control )也被称为依赖注入,简单的说,就是通过接口来实现两个类之间的弱引用,由一个第三方容器来专门管理这种依赖,负责实例化并注入接口的实现.       由于一般都是通过…

写在前面 ​ 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,博主水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望各位看官都能有所收获.并且尽可能提供给出简洁,清晰的代码实现. ​ 本文采用的文本分类模型是基于Bert和TextCNN的方法进行魔改,在博主实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果.大家可以用自己的数据尝试一下哦 - _ * ​ 有关于Bert文本分类basel…

目录 写在前面 缓解样本不均衡 模型层面解决样本不均衡 Focal Loss pytorch代码实现 数据层面解决样本不均衡 提升模型鲁棒性 对抗训练 对抗训练pytorch代码实现 知识蒸馏 防止模型过拟合 正则化 L1和L2正则化 Dropout 数据增强 Early stopping 交叉验证 Batch Normalization 选择合适的网络结构 多模型融合 参考资料 写在前面 ​ 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但…

C++ 容器的综合应用的一个简单实例——文本查询程序 [0. 需求] 最近在粗略学习<C++ Primer 4th>的容器内容,关联容器的章节末尾有个很不错的实例.通过实现一个简单的文本查询程序,希望能够对C++的容器学习有更深的理解.由于是浅略探讨研究,高手可无视,各位读者发现有什么不妥的地方,请指教. 程序将读取用户指定的任意文本文件,然后允许用户从该文件中查找单词.查询的结果是该单词出现的次数,并列出每次出现所在的行.如果某单词在同一行中多次出现,程序将只显示该行一次.行号按升序显示,即…

说要写这篇文章有一段时间了,但因为最近各方面的压力导致心情十二分的不好,下班后往往都洗洗睡了.今天痛定思痛,终于把这件拖了很久的事做了.好,不废话了,现在看看"一个简单的代码生成器" . 先看看界面吧! 简约到如此,说是代码生成器,估计是要被吐槽的.好吧,借用园子里博友的说法,这只是一粒粟子,如果你愿意,你能看到代码生成器的“种子”. 这样运行的! 画了个简图已描述这个简单的代码生成器的工作过程.下面的介绍将以此图展开: 1)读取数据表的信息:从数据库中读取数据表的信息并转换成要为T4…

ubuntu下通过'sudo apt-get install python-wxtools'下载wxPython.load和save函数用于加载和保存文件内容,button通过Bind函数绑定这两个函数用于进行事件处理.BoxSizer(尺寸器)可以动态调整窗口布局.下面的代码实现了一个简单的文本编辑器,可以实现编辑加载和保存操作. import wx def load(event): file = open(filename.GetValue()) contents.SetValue(file…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的…