”文本分类 机器学习 数据集比较 性能评估 可持续发展“ 的搜索结果

python数据分析之利用多种机器学习方法实现文本分类、情感预测

标签：   机器学习  python  文本分析

     IDF权重计算等数据预处理，再进行一定的数据分析和数据可视化，最后运用朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机、随机森林、逻辑回归、K近邻、决策树、梯度提升共计8种机器学习对文本数据进行分类。

盘点76个当下全球免费、优质机器学习数据集获取资源

标签：   数据分析  数据挖掘  人工智能

     上面的数据集基本上能满足个人起步学习用于机器学习、计算机视觉、数据分析、数据挖掘和数据可视化项目。数据集在机器学习中非常重要，需要大量的数据，但手头可能缺少数据。但是互联网上的公开数据种类繁多，从日本...

文本分类与情感分析的机器学习方法

标签：   人工智能

     在文本分类中，我们通常会利用机器学习技术来训练模型，使其能够根据文本的特征对其进行分类。 ## 1.2 文本分类的应用领域 文本分类在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括但不限于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻...

机器学习数据集文本分类贝叶斯新加坡国立大学-垃圾邮件分类数据集

标签：   机器学习 数据集 朴素贝叶斯 垃圾邮件分类 文本分类

     该数据集包含从用户那里收集的短信，这些用户知道他们正在参与一个研究项目，并且他们的短信将被公开共享。该数据集包含两种语言的短信：新加坡英语和普通话。 这是新加坡国立大学计算机科学系为研究而收集的SMS（短...

基于机器学习的文本分类算法分析

标签：   文本分类 机器学习 数据集比较 性能评估 可持续发展

     可持续运营与计算机3（2022）238基于机器学习的文本分类算法分析Sayar Ul Hassana，Jameel Ahameda，Khaleel Ahmadaa印度Telangana海得拉巴Maulana Azad国立乌尔都语大学计算机科学信息技术系ABsTRA cT文本分类是...

机器学习超全数据集汇总

标签：   人工智能

     在构造数据集的时候，要注意做好数据的清洗和标注，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。在缺乏数据的情况下，可以尝试寻找一些公开数据集，特别是得到公认的被普遍使用的数据集。模型的...

【机器学习】机器学习流程之收集数据

标签：   机器学习  人工智能  python

     在本文中，我们将探讨机器学习流程中收集数据的重要性，以及一些收集数据的最佳实践。

【机器学习：训练数据集】机器学习训练数据集的完整指

标签：   机器学习  人工智能

     6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容...

机器学习-基于AEDA的数据增强技术的中文文本分类python源码+数据集.zip

标签：   课程设计 期末大作业 数据增强技术 中文文本分类 机器学习

     机器学习-基于AEDA的数据增强技术的中文文本分类python源码+数据集.zip机器学习-基于AEDA的数据增强技术的中文文本分类python源码+数据集.zip机器学习-基于AEDA的数据增强技术的中文文本分类python源码+数据集.zip...

玩转大数据9：机器学习在大数据分析中的应用

标签：   大数据  机器学习  数据分析

     例如，在电商平台上，通过对用户的购物历史、浏览历史等数据进行分类和聚类分析，我们可以了解用户的购物习惯和...大数据与机器学习的结合将继续推动科技的发展和社会的进步，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。

【机器学习】基于机器学习的分类算法对比实验

标签：   机器学习  深度学习  BP神经网络

     本文通过对不同机器学习分类算法的实验比较，探讨它们在数据集上的性能差异。实验涵盖了常见的分类算法如决策树、支持向量机、逻辑回归等，并通过准确率、召回率等指标进行评估。读者将了解各算法在不同数据集上的...

机器学习-深度学习常见的数据集

标签：   机器学习数据集

     （1）MNIST 深度学习领域的“Hello World!”，入门必备！MNIST是一个手写数字数据库，它有...最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的，当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一...

Python数据分析案例18——化学分子数据模型(机器学习分类问题全流程)

标签：   python  数据分析  pandas

     使用机器学习的方法对化学分子进行分类，分类问题的机器学习全流程，计算准确率、精确度、召回率和F1值。

大数据毕业设计Python+Django旅游景点评论数据采集分析可视化系统 NLP情感分析 LDA主题分析 bayes分类 旅游...

标签：   机器学习  人工智能  课程设计

     大数据毕业设计Python+Django旅游景点评论数据采集分析可视化系统 NLP情感分析 LDA主题分析 bayes分类 旅游爬虫 旅游景点评论爬虫 机器学习 深度学习 人工智能 计算机毕业设计

机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）

标签：   机器学习  分类  算法

     最优模型及参数（数据集1000） 模型调参 每文一语 走进LightGBM 什么是LightGBM？ 在上一篇的文章里，我介绍了XGBoost算法，它是是很多的比赛的大杀器，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。 ...

文本摘要数据集的整理、总结及介绍（持续更新ing...）

标签：   NLP  数据集  LCSTS

     本文系对文本摘要（text summarization）任务的数据集进行整理、总结及介绍的博文。

机器学习-02-机器学习算法分类以及在各行各业的应用

标签：   机器学习  算法  分类

     本系列是机器学习课程的第02篇，主要介绍机器学习算法分类以及在各行各业的应用。

【进阶版】机器学习之模型性能度量及比较检验和偏差与方差总结（02）

标签：   机器学习  ROC曲线  AUC面积

     机器学习算法知识、数据预处理、特征工程、模型评估——原理+案例+代码实战机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述机器学习框架及评估指标详解Python监督学习之分类算法的概述数据预处理之数据清理，...

深度探索：机器学习中的文本分类RNN原理及其应用

标签：   机器学习  分类  rnn

     相较于朴素贝叶斯、支持向量机和卷积神经网络等传统或深度学习方法，RNN在处理语义关联性强、序列信息丰富的文本数据时展现出独特优势，尤其是在新闻分类、情感分析、垃圾邮件检测和医学文本诊断等领域有着广泛的...

Python深度学习14——Keras实现Transformer中文文本十分类

标签：   深度学习  transformer  机器学习

     transformer神经网络，实现中文文本的十分类。并且和其他网络对比

一文详看大模型长文本如何评估：四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案

标签：   语言模型  人工智能

     本文主要针对长文本评估，梳理了当前具有代表性的长文本评测，包括Zero...其中关于数据集的选取，任务的设计，以及对现有模型的评估都具有很好的指引性，对于具体的细节信息，可以对参考文献进行查阅，会有更多的收获。

机器学习概念、步骤、分类和实践

标签：   机器学习  人工智能  机器学习概念

     机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。它是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构...

可持续5G环境下基于机器学习的网络分片框架

标签：   网络  机器学习  5G

     因此，以一种促进网络长期可持续性的方式部署电力优化技术是可能的。网络切片是一项基本技术，实现它是为了在多租户网络系统中处理负载平衡问题。为满足不同的应用需求，如低延迟、高可靠性、高频谱效率等，可以形成...

科大讯飞NLP算法赛baseline：文本分类实践+0.79

标签：   人工智能  python  数据挖掘

     比赛题目：学术论文分类挑战赛比赛链接：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=academic-paper-classification&am...

数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→...

标签：   数据科学  机器学习  数据科学生命周期

     DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解 导读：数据科学...

机器学习工程师学习路线图

标签：   人工智能  机器学习

     机器学习工程结合了计算机科学、统计学和特定领域知识的原理，构建可以从数据中学习并做出预测或决策的智能系统。然而，您预计将花费至少 1-2 年的时间来学习必要的技能并建立您的作品集。4. 训练模型：使用标记数据...

机器学习实践(1.1)XGBoost分类任务

标签：   机器学习  分类  sklearn

     XGBoost分类任务的简单实现

机器学习(一)：理解机器学习相关概念

标签：   机器学习  人工智能

     文章还对比了经典统计分析与机器学习的区别，并详细讲述了数据与数据集的概念。我们根据学习方式和任务类型对模型进行分类，探讨了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等机器学习方法，同时介绍了分类、回归...

机器学习概述及其主要算法

标签：   python  人工智能  机器学习

     本文介绍机器学习以及主要的算法

机器学习/统计学习算法分类整理【持续更新】

标签：   算法  机器学习  pytorch

     文章目录机器学习十大算法总结/机器学习十大经典算法简介一、.监督学习1. 线性回归2. Logistic 回归3.支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)4. 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)二、 无监督学习...

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