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  • HanLP-朴素贝叶斯分类预测缺陷

    昨天看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章,整理了一下分享给给大家,文章已做部分修改! 封面.jpg 朴素贝叶斯分类时,最好取对数变相乘为相加,防止预测结果溢出。可能出现的badcase就是明明训练语料X类目下没有词语t,而系统就将文本预测为X类目。解决方法就时改相乘为取对数相加。HanLP的朴素贝叶斯分类计算没有用对数相加的方法,而是直接用的概率相乘,很有可能溢出。对上述内容做一些更正,HanLP的朴素贝叶斯是按照概率取对数相加做的。由于用PyHanLP没法看到预测概率的计算过程,所以还是把Python的分类预测代码改为Java代码调式看一下。不过从PyHanLP的预测输出概率值来看,不太像是取了对数相加得到的,因为都是0-1之间的数值,这一看就是概率值。�}��3^ݔ
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  • SVM、随机森林等分类器对新闻数据进行分类预测

    上市公司新闻文本分析与分类预测基本步骤如下:从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据并存储到新的数据库中(或导出到CSV文件) 实时抓取新闻数据,判断与该新闻相关的股票有哪些,利用上一步的结果,对与某支股票相关的所有历史新闻文本(已贴标签)进行文本分析(构建新的特征集),然后利用SVM(或随机森林)分类器对文本分析结果进行训练(如果已保存训练模型,可选择重新训练或直接加载模型),最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测开发环境Python-v3(3.6):gensim==3.2.0jieba==0.39scikit-learnBow向量计算文本相似度打印词云* 文本挖掘(text_mining.py)从新闻文本中抽取特定信息,并贴上新的文本标签方便往后训练模型从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本将贴好标签的历史新闻进行分类训练,利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取(crawler_cnstock.py,crawler_jrj.py,crawler_nbd.py,crawler_sina.py,crawler_stcn.py
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  • 基于xgboost的风力发电机叶片结冰分类预测

    0.打开jupyter notebook在桌面新建文件夹风力发电机叶片结冰分类预测,按钮如下图所示: ?image.png 在文件夹风力发电机叶片结冰分类预测中打开PoweShell。image.png3.2 取出预测目标值为正常的样本import pandas as pd normal_list = .startTime endTime = normalTime_df.loc.endTimeimage.png3.5 下采样因为预测目标值为正常的样本远远多于预测目标值为故障的样本,所以对预测目标值为正常的样本做下采样。import precision_recall_fscore_supportimport numpy as np def eval_model(y_true, y_pred, labels): # 计算每个分类的预测目标值是clf字段,查看clf字段的统计计数情况,如下图所示: ?image.png 预测目标值为0的样本标签值是故障; 预测目标值为1的样本标签值是正常; 预测目标值为2的样本标签值为无效。
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  • 基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测

    One-Hot编码; 第7行代码定义变量batch_size的值为100; 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符,将每次训练的特征矩阵X和预测目标值y赋值给变量X_holder和y_holder第1行代码定义形状为784*10的权重矩阵Weights; 第2行代码定义形状为1*10的偏置矩阵biases; 第3行代码定义先通过矩阵计算,再使用激活函数softmax得出的每个分类的预测概率predict_y; 第4行代码定义损失函数loss,多分类问题使用交叉熵作为损失函数。交叉熵的函数如下图所示,其中p(x)是实际值,q(x)是预测值。 ?image.png 第5行代码定义优化器optimizer,使用梯度下降优化器; 第6行代码定义训练步骤train,即最小化损失。5.如何进一步提高模型准确率,请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》,链接:https:www.jianshu.comp9a4ae5655ca6
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  • 腾讯云释义

    腾讯云释义(Tencent Explanation)是一款针对图片/文档中的文本进行内容解析的便捷工具,支持标注后训练业务专属模型,提供文件上传到解析结果输出的端到端服务;集成了OCR/文本分类/实体抽取
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  • 使用OpenCV与sklearn实现基于词袋模型(Bag of Word)的图像分类预测与搜索

    基于OpenCV实现SIFT特征提取与BOW(Bag of Word)生成向量数据,然后使用sklearn的线性SVM分类器训练模型,实现图像分类预测。实现基于词袋模型的图像分类预测与搜索,大致要分为如下四步:1.特征提取与描述子生成这里选择SIFT特征,SIFT特征具有放缩、旋转、光照不变性,同时兼有对几何畸变,图像几何变形的一定程度的鲁棒性,使用Python3.SVM分类训练与模型生成使用SVM进行数据的分类训练,得到输出模型,这里通过sklearn的线性SVM训练实现了分类模型训练与导出。4.模型使用预测加载预训练好的模型,使用模型在测试集上进行数据预测,测试表明,对于一些简单的图像分类与相似图像预测都可以获得比较好的效果。完整步骤图示如下:?datasettestcartest_2.jpg, classes : image: datasettestcartest_3.jpg, classes : 总结只需要几十张图像训练集,就可以对后续的图像做出一个简单的分类预测
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  • 智能编辑

    腾讯云视频AI智能编辑提供无需人工,即可快速生成智能集锦(类型包括王者荣耀、英雄联盟、足球、篮球、花样滑冰等集锦)的服务,并且支持新闻拆条、广告拆条、人脸拆条服务,同时可生成视频的分类标签、视频标签,辅助视频推荐
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  • 基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测

    此文在上一篇文章《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上添加了1个隐藏层,模型准确率从91%提升到98% 《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接input_data文件的read_data_sets方法,需要2个参数,第1个参数的数据类型是字符串,是读取数据的文件夹名,第2个关键字参数ont_hot数据类型为布尔bool,设置为True,表示预测目标值是否经过One-Hot编码; 第7行代码定义变量batch_size的值为100; 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符,将每次训练的特征矩阵X和预测目标值y赋值给变量X_holder和y_holder第10行代码添加第1个连接层,并将其输出结果赋值给变量connect_1; 第11行代码添加第2个连接层,并将其输出结果赋值给变量predict_y,即标签预测值; 第12行代码定义损失函数loss,因为是多分类问题
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  • 基于tensorflow的手写数字分类预测kaggle实战

    2018年9月19日笔记kaggle网站手写数字分类的比赛链接:https:www.kaggle.comcdigit-recognizer 注册账号后才能参加kaggle比赛,本文作者成绩前2%,如下图所示理解下面一段代码,请阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类》,链接:https:www.jianshu.compa652f1cb95b4importmnist_cnn_modelmnist_cnn.ckpt load model successful train accuracy:1.0000 test accuracy:1.0000 5.模型预测此第feed_dict={X_holder:X6}) import numpy as npy = np.vstack()y_argmax = np.argmax(y, 1)y_argmax.shapeprint(预测值的形状, fileName)上面一段代码的运行结果如下: 特征矩阵的形状: (28000, 784) 预测值的形状: (28000,) 预测结果已经保存到文件 kaggle_commit3.csv 6.提交作答文件比赛链接
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  • 基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测

    此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型,模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https:www.jianshu.comp9a4ae5655ca60.编程环境安装tensorflow命令:pip install tensorflow 操作系统:Win10One-Hot编码; 第7行代码定义变量batch_size的值为100; 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符,将每次训练的特征矩阵X和预测目标值y赋值给变量X_holder和y_holder; 第5-6行代码是计算准确率在tensorflow中的表达; 第7行代码表示从测试集中随机选出2000个样本; 第8行代码表示计算模型在训练集上的预测准确率,赋值给变量tran_accuracy; 第9行代码表示计算模型在测试集上的预测准确率,赋值给变量test_accuracy; 第10行代码打印步数、训练集预测准确率、测试集预测准确率。
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  • pytorch读取一张图像进行分类预测需要注意的问题(opencv、PIL)

    cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow(OpenCV,img)cv2.waitKey()4、使用pytorch读取一张图片并进行分类预测需要注意两个问题true_labels,output_labels true_labels,output_labels=predict()print(正确的标签是:)print(true_labels)print(预测的标签是
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  • 分类算法

    预测节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。预测节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。预测节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。预测节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。预测节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。
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  • 高级威胁追溯系统

    腾讯高级威胁追溯系统(Advanced Threat Tracking System,ATTS)由腾讯安全团队构建的高级威胁追溯平台,旨在帮助用户通过该平台进行线索研判,攻击定性和关联分析,追溯威胁源头,有效预测威胁的发生并及时预警
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  • 智能钛机器学习

    它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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  • 新能源监控与转发平台

    也可用于为车企提供车辆数据统计、故障监控及解析、电池健康状态评估、车辆预测性维护等场景
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  • 数据安全中心

    数据安全中心(DSGC)是通过数据资产感知与风险识别,对企业云上敏感数据进行定位与分类分级,并帮助企业针对风险问题来设置数据安全策略,提高防护措施有效性。
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  • 腾讯云剪

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  • 医疗报告结构化

    产品概述,产品功能,应用场景,购买指南,快速入门,常见问题,词汇表,医疗报告分类 SaaS 服务等级协议,医疗报告结构化 SaaS 服务等级协议,产品动态,文本结构化接口,文本分类接口,图片结构化接口,图片分类接口,数据结构,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,产品简介,产品概述,产品功能,应用场景,购买指南,快速入门,常见问题,词汇表,服务等级协议,医疗报告分类 SaaS 服务等级协议,医疗报告结构化 SaaS 服务等级协议,API 文档,产品动态,医疗报告结构化相关接口,文本结构化接口,文本分类接口,图片结构化接口,图片分类接口,数据结构,调用方式
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