• 2024-09-26欺诈文本分类检测(十六):支持分类原因评测改造
    1.引言经过前文对数据的校正与增强后,我们的预期生成结果中不再仅仅是分类标签,还多了欺诈者和分类原因。这样之前模型评测和批量评测两篇文章所封装的evaluate.py脚本就不再满足,需要对脚本进行改造,以支持新输出内容的评测。新的预期结果中共包含三个信息,由于三个信息的特
  • 2024-08-31基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
    简介        在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题        在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则
  • 2024-05-28深度学习——自己的训练集——测试模型(CNN)
    测试模型1.导入新图片名称2.加载新的图片3.加载图片4.使用模型进行预测5.获取最可能的类别6.显示图片和预测的标签名称7.图像加载失败输出导入新的图像,显示图像和预测的类别标签。1.导入新图片名称new_image_path='456.jpg'2.加载新的图片new_image=cv2.i
  • 2024-05-14机器学习之朴素贝叶斯
    朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法,常用于解决文本分类和垃圾邮件过滤等问题。它的"朴素"体现在对每个特征之间的条件独立性的假设,即假设给定目标值的情况下,每个特征都是相互独立的。尽管这个假设在实际问题中并不总是成立,但朴素贝叶斯的简单性和高效性使其在实践中仍然表
  • 2023-11-02AttributeError: 'Series' object has no attribute 'ix'
    在pandas版本0.20.0及其以后版本中,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。 predictions_ARIMA_log=pd.Series(ts_log.ix[0],index=ts_log.index)predictions_ARIMA_log=predictions_ARIMA_log.add(predictions_ARIMA_diff_cumsum,fill_value=0)predictions_ARIMA_log.he
  • 2023-10-06码农日常
    以下是一个更为复杂的R语言代码示例,展示了数据处理、文本挖掘和机器学习等方面的复杂操作:#加载必要的库library(tm)library(dplyr)library(caret)#读取文本数据data<-readLines("text_data.txt",warn=FALSE)data<-gsub("[^[:alnum:]///']","",data)#创建语料
  • 2023-06-27使用评价指标工具
    评估一个训练好的模型需要评估指标,比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标,而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。1.列出可用的评价指标通过list_metrics()函数列出可用的评价指标:deflist_metric_test():#第4章/列出可用的评价指标
  • 2023-06-27使用评价指标工具
    评估一个训练好的模型需要评估指标,比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标,而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。1.列出可用的评价指标通过list_metrics()函数列出可用的评价指标:def list_metric_test():    # 第4章/列出可用的评
  • 2023-06-23交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现【完整代码】
    一、介绍使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。二、效果展示三、演示视频视频+完整代码:https://www.yuque.
  • 2023-02-13机器学习算法:随机森林
    在经典机器学习中,随机森林一直是一种灵丹妙药类型的模型。该模型很棒有几个原因:与许多其他算法相比,需要较少的数据预处理,因此易于设置充当分类或回归模型不太容易过度
  • 2023-02-13ChatGpt*u_ Predict the trend of U.S. stocks in 2023
    question:PredictthetrendofU.S.stocksin2023chatgpt: I'msorry,butasanAIlanguagemodel,Idonothavetheabilitytopredictfuturemarkettrends
  • 2023-02-081-香皂销售预测
    importpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetime#加载数据defparser(x):r
  • 2022-10-11TensorFlow2.0(一)
    本文简单实现,模型训练Softmax分类器操作参照官网图像分类:基本分类:对服装图像进行分类 | TensorFlowCore(google.cn)importtensorflowastfimportnumpyas
  • 2022-10-02LIME模型---"Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier 速读
    文章核心思想速读:提出了一个LIME解释技术能够对任何分类器做出的预测进行解释。L指LOCAL,意思是模型是针对局部某个样本的解释,而不是所有样本I指:INTERPRETABLE,可
  • 2022-09-24mysql between and 实测索引时效问题
    数据量大概10Wexplainselectcount(*)frompredictionswherepredictions.deleted_atisnulland(in_timebetween'2022-09-01'and'2022-09-13')上面的走索引
  • 2022-09-04LIME模型---"Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier 速读
    文章核心思想速读:提出了一个LIME解释技术能够对任何分类器做出的预测进行解释。L指LOCAL,意思是模型是针对局部某个样本的解释,而不是所有样本I指:INTERPRETABLE,可解释性,能