import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

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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…

前言 在上一次的测试中,我们按照官方给的流程,使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统,那么今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署. 整个训练过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准备 我们使用CIFAR10数据集.CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类…

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的…

引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它.   机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法.遗传算法.支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用.本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影.   那…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…

线性回归模型适用于输出为连续值的情景,例如输出为房价.在其他情景中,模型输出还可以是一个离散值,例如图片类别.对于这样的分类问题,我们可以使用分类模型,例如softmax回归. 为了便于讨论,让我们假设输入图片的尺寸为2×2,并设图片的四个特征值,即像素值分别为\(x_1,x_2,x_3,x_4\).假设训练数据集中图片的真实标签为狗.猫或鸡,这些标签分别对应离散值\(y_1,y_2,y_3\). 单样本分类的矢量计算表达式 针对上面的问题,假设分类模型的权重和偏差参数分别为: \[W=\beg…

Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题),但是在很多情况下性能很好: 朴素贝叶斯模型简单.易训练,并且具有高效和并行的优点(实际中,模型训练只需要遍历所有数据集一次).当采用合适的特征工程,这些模型在很多应用中都能达到不错的性能.而且,朴素贝叶斯模型可以作为一个很…

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这…