【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
机器学习——图像分类
1 图像分类的概念1.1 什么是图像分类？图像分类，根据图像信息中所反映出来的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法1.2 图像分类的难度●任何拍摄情 况的改变都将提升分类的难度1.3 CNN如何进行图像分类●数据驱动型方法通用流程1.收集图像以及对应的标签，形成数据集2.使用机器学习训练
使用Pytorch框架自己制作做数据集进行图像分类（一）
网上有很多直接利用已有数据集（如MNIST， CIFAR-10等），直接进行机器学习，图像分类的教程。但如何自己制作数据集，为图像制作相应标签等的教程较少。故写本文，分享一下自己利用Pytorch框架制作数据集的方法技巧。开发环境：Pycharm + Python 3.7.9torch 1.10.2
yolov5 训练结果解析
yolov5 训练结果解析在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确
图像分类方法总结
1. 图像分类问题描述图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分
机器学习中的七种分类算法
Spike-and-slab priors(SSP)：尖峰和平板先验
【Spark NLP】第 7 章：分类和回归
对文档执行的最常见的机器学习任务是分类和回归。从确定临床记录的保险计费代码（分类）到预测社交媒体帖子的受欢迎程度（回归），大多数文档级机器学习任务都属于这些类别之一，而分类是两者中更为常见的一种。在开始机器学习任务时，尝试手动标记一些文档是非常有用的，即使数据集中已经有标签。这将帮助您了解可以在您的
分类判别式模型——逻辑斯特回归曲线
本文介绍了分类的判别式模型，从以往机器学习的三大步骤引入；在寻找最优解中，比较了与线性回归梯度下降法的不同；在损失函数层面，比较了交叉熵和square error的差异；在分类模型上，比较是本专栏上文的分类生成模型。最后在多分类问题上进行了扩展，在无法解决的同或问题中引入了特征映射和神经网络的概念。
机器学习：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)
朴素贝叶斯中的属性独立性假设在实际上很难成立，因此引入半朴素贝叶斯分类器，其核心思想是：适当考虑部分属性的相互依赖。本文介绍典型的半朴素贝叶斯分类AODE原理及Python实现
NNDL 实验五 前馈神经网络（1）二分类任务
前馈神经网络基础
2022年全国大学生数学建模 c题思路分享 分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律 比较不同类别之间的化学成分关联关系的差异性
本人去年拿了湖南省省一，今年因为各种原因就没有参加这个比赛了。但是看到了2022年数学建模题目，我也想分享一下我的见解，希望给大家提供一些思路上的帮助，但是我也还没具体去分析，各位看官看完，有所收获就是对我最大的鼓励，不敢苟同的也就当图一乐看看吧。废话不多说直接开始分析题目。
【机器学习】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）
一、线性回归能用于分类吗？二、二元分类2.1假设函数2.1.1例子一2.1.2例子二2.2拟合logistic回归参数\thetaθ三、logistic代价函数3.1 y = 1的图像3.2 y = 0的图像四、 代价函数与梯度下降4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则相同吗？五、高级
猿创征文丨深度学习基于双向LSTM模型完成文本分类任务
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题
猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类
在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）。 批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。为了减少每次迭代的计算
分类模型评估的实际编码
从实际编码的角度出现看看如何用代码评价分类模型的好坏。
深度学习之文本分类 ----FastText
使用FastText进行文本分类，文章解简单介绍FastText的基本介绍、使用方式，对应的数据格式，以及模型调优的方式
数学建模（四）：分类
数学建模（四）：分类
手把手教你用Yolov5 (v6.2) 训练分类模型 基于《Kaggle猫狗大战》案例
在8月17日晚上，YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
数据挖掘之数据预处理
数据挖掘中数据预处理的理论基础
