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...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
数据集[1] 提取码：krry •前4/5作为训练集，后1/5作为测试集，分割数据 data = pd.read_csv('ensemble/Iris.csv') #前4/5作为训练集，后1/5作为测试集...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': XGBoost() References [1] 数据集
他们使用了经过预训练的机器学习模型来人工合成用于文本分类任务的新标签数据。...他们表示这种方法被称为基于语言模型的数据增强（简称Lambada），可提高分类器在各种数据集上的性能，并显着提高了最新的数据增强技术的水平。 ?...相应地，他们在上述数据集上训练了分类器，并对其进行了过滤，从而在对现有数据和合成数据进行重新训练之前，仅保留看起来“足够定性”的数据。 ?...他们报告说，Lambada在小数据集上静态地提高了所有三个分类器的性能，这部分归功于其对每个类别的样本数量的控制。他们说，这些控件使他们能够投入更多的时间来为原始数据集中代表性不足的类别生成样本。...显然，与从原始数据集中获取的样本相比，生成的数据集对提高分类器的准确性做出了更大的贡献。”
我们现在准备训练我们的文本分类器。...但我们的最终目标不是训练一个生成评论的模型，而是对其进行分类…所以让我们使用这个模型来做到这一点。 创建分类器数据加载器 我们现在从语言模型微调转向分类器微调。...结论 在本章中，我们探讨了 fastai 库中提供的最后一个开箱即用的应用：文本。我们看到了两种类型的模型：可以生成文本的语言模型，以及可以确定评论是积极还是消极的分类器。...为了构建一个最先进的分类器，我们使用了一个预训练的语言模型，对其进行微调以适应我们任务的语料库，然后使用其主体（编码器）与一个新的头部进行分类。...创建一流文本分类器的三个步骤是什么？ 50,000 个未标记的电影评论如何帮助为 IMDb 数据集创建更好的文本分类器？ 为语言模型准备数据的三个步骤是什么？ 什么是标记化？
用循环来执行 predict 函数，也是一样的。那里面包含了对输入文本的各种预处理，还得调用复杂模型来跑这一条处理后的数据，这些都需要开销/成本。 怎么办？...这篇文章里，我就来为你展示一下，具体该怎么做，才能让 fast.ai 高效批量推断测试集数据。 为了保持简洁，我这里用的是文本分类的例子。...git clone https://gitlab.com/wshuyi/demo_inference_ulmfit_fastai_data.git 如果你对 pickle 数据不是很熟悉，可以参考我的这篇文章...我们可以通过展示学习器 learn 的内容，来看看。 learn ? 注意下方架构的数据是完整的，但是训练集、验证集、测试集的长度，都是0。 这时候，我们就需要自己读入之前存好的分类数据了。...以文本分类模型为例。 TextDataBunch 这个读取数据的模块，有一个从 Pandas 数据框读取数据的函数，叫做 from_df。 我们来看看它的文档。 ?
数据集[1] 提取码：krry 有关逻辑回归的具体推导请见：机器学习之逻辑回归（Logistics Regression） 代码： import pandas as pd import numpy as...np from sklearn.linear_model import LogisticRegression #加载数据 def load_data(path): data = pd.read_csv...logistics() sklearn_logistics() 结果不是很理想： References [1] 数据集: https://pan.baidu.com/s/14PM4zLUBr6BamLA-nEFujQ
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。 ? 训练设置图像 皮肤癌是最常见的癌症。已经开发了许多应用来对皮肤病变进行分类。...解冻后，将通过学习率查找器和经验法则为1Cycle Policy创建一系列学习率，以将之前的学习率降低10倍。 损失函数 - 有一个多分类项目，因此将使用分类交叉熵。...使用半精度训练和64个批量大小，总共8个时期导致错误率为14％。这听起来不太糟糕。但后来查看了混淆矩阵，发现近一半的黑色素瘤病例被分类为良性标签。那是个问题。 参与了许多潜在的修复工作。...这些数据可能会提高准确性。但是也会增加摩擦力。 添加测试时间增强（TTA）以获得更好的预测性能。此增强功能非常棘手，因为应用需要根据提供的图像创建多个图像。TTA也会使推文的应用程序略微变慢。...或者也可以要求用户上传病变的三张不同图片并进行预测。 将其作为二元分类任务，可以将这些病变分类为危险或非危险。如果这是最终用户真正需要的信息，想如果要发布它，会让应用程序提出建议。
当我们在迁移学习设置中进行微调时，这个最终的线性层对我们来说可能没有任何用处，因为它专门设计用于对原始预训练数据集中的类别进行分类。...例如，这对我们的熊分类器来说是一个很好的方法。我们在第二章中推出的熊分类器的一个问题是，如果用户上传了任何不是熊的东西，模型仍然会说它是灰熊、黑熊或泰迪熊之一——它无法预测“根本不是熊”。...正如我们所看到的，PyTorch 和 fastai 有两个主要类用于表示和访问训练集或验证集： 数据集 返回单个项目的独立变量和依赖变量的元组的集合 数据加载器 提供一系列小批量的迭代器，其中每个小批量是一批独立变量和一批因变量的组合...回归 很容易将深度学习模型视为被分类到领域中，如计算机视觉、NLP等等。事实上，这就是 fastai 对其应用程序进行分类的方式——主要是因为大多数人习惯于这样思考事物。...；或者我们有图像、文本和表格数据作为独立变量，我们试图预测产品购买……可能性真的是无穷无尽的。
如果fastai团队找到了一篇很感兴趣的论文，他们会在不同的数据集上进行测试，并实现调参。一旦成功，就会被合并到他们的库，并且对它的用户开放阅读。这个库包含了很多内置的先进的技巧。...下面使用的实用函数帮助我们正确地将数据加载到fastai的CNN学习器中。 ? 混合增强 混合增强是一种通过对已有的两幅图像进行加权线性插值，来形成新图像的增强方法。...GANs可以模拟任何数据分布。他们可以学习生成类似原始数据的数据，而且可以是任何领域——图像、语音、文本等等。我们使用fastai的Wasserstein GAN的实现来生成更多的训练数据。...关于数据调查，我发现很多数据包含不少于两种的类别。 方法－1 使用之前训练的模型，我对整个训练数据进行了预测。然后丢弃概率得分超过0.9但是预测错误的图像。下面这些图像，是模型明显错误分类的。...观察这些图像，这个理论最终被证明是正确的。 方法 2 fast.ai提供了一个方便的插件“图像清理器插件”，它允许你为自己的模型清理和准备数据。图像清理器可以清洗不属于你数据集的图像。
fastai.vision.models下，是对torchvision定义的一些模型结构的引用和完善。...，当然就要用于实际的推理中，关于学习器的推理（预测）设计了诸多API，常用的有如下几种。...批量数据推理 learn.pred_batch(ds)对一批数据进行推理预测，返回一批数据的网络输出，本例就是(64, 101)的张量输出。...数据集推理（指标） 通过learner.validate(dl, callbacks, metrics)对任意数据集生成的数据加载器进行结果推理（用于计算指标值，如损失和准确率等）。...分类解释器使用较多，它的具体文档可以查阅。它有很多常用的方法，举例如下。 interpreter.top_losses(k)会返回损失最大的k个损失值和数据下标。
该团队的主要训练方法是：fast.ai 用于分类任务的渐进式调整大小和矩形图像验证；英伟达的 NCCL 库，该库整合了 PyTorch 的 all-reduce 分布式模块；腾讯的权重衰减调整方法；谷歌大脑的动态批量大小的一个变体...很多人对卷积神经网络有误解，认为它只能处理一种固定尺寸的图像，而且一定要是矩形。然而，多数库支持「适应」或「全局」池化层，这就完全克服了这一局限。...因此 Andrew 找到一种方法：结合 fastai 和 Pytorch 进行预测。 结果令人惊艳——fast.ai 达到 93% 的基准准确率所花费的时间缩短了 23%。...渐进式调整大小、动态批量大小等 fast.ai 在 DAWNBench 竞赛中取得的主要进展是引入了渐进式图像尺寸调整来进行分类——在训练开始时使用小图像，随着训练的进行逐渐增加图像尺寸。...虽然使用如此多的图像进行迁移学习通常会过犹不及，但是对于高度专业化的图像类型或细粒度分类（如医学成像中常见的），使用大量数据可能会得到更好的结果。
该挑战赛是声学场景和事件检测和分类挑战（DCASE 2019）的第二项任务挑战，目标包括使用在少量可靠、手动标注的数据以及拥有大规模词汇设置的多标签音频标注任务中的大量噪声网络音频数据上训练的机器学习技术...训练---预热管道 在训练时，我们将随机抽取的样本梅尔频谱中 128 个增强的片段提供给网络批量，并使用 十折交叉验证设置和 fastai 库（见参考文献 4）。...训练分 4 个阶段进行，每个阶段生成一个模型用于以下 3 件事： 为下一阶段的模型训练做 预热 帮助对噪声因素进行半监督选择 参与测试预测（模型 1 除外） 本次比赛很重要的一点是不允许使用外部数据或预先训练的模型...然后在噪声集（lwlrap2）上计算交叉验证的 lwlrap。 第 3 阶段：让我们开始半监督学习：我们的算法从噪声集中选择样本，模型 1 和模型 2 对该噪声集进行的分类（基本）正确。...将所有链接到音频片段的预测结果进行平均，以获得最终预测结果。 这次竞赛对测试预测推断存在很大的限制：必须通过 Kaggle 内核进行提交，并且有时间限制。
该课程会在一月份的头两个星期左右来到 MOOC，并且对公众开放哦。在七周的学习中，我学习到了八种基本技术用来构建： 1. 在已经训练好的模型上构建世界级的图像分类器。 2....），又或者对更加具体的，某些可以应用深度学习来学习的特殊类型数据进行讨论。...如果你有一个非常大的数据集，这需要花费非常多的时间。如果你对用随机矩阵建立直觉的方法缺乏经验，很容易出错。然而，在 2015，美国海军研究实验室的 Leslie N....测试时间增加 (计算机视觉和图像分类 - 现在) 我们在推理的时候使用数据增加（或者时间，这由此而得名）。在推理时间时，你只是在做预测。...这应该是所有拥有表格数据公司的标准数据分析和预测方法。所有的公司都应该使用这个。
这个问题之所以是半监督的，是因为它首先是一种无监督的训练方法，然后通过在网络顶部添加一个分类器网络对网络进行微调。...---- 我们将从以下几点开始： 探索数据集，对其进行预处理并为模型做准备 探索一点情感分析的历史 探讨语言模型及其重要性 设置baseline模型 文本分类技术探讨 ULMFit简介 ULMFIT在Twitter...正如你所看到的，fastai库使用了一个标识器，因此我们不执行任何数据预处理，除非删除ascii字符。ULMFit的作者对标识化过程进行了很好的经验测试。...文本分类 我们在网络下面创建添加我们的分类器（微调）。...最后一步是分类器的微调，分类器模型附着在模型的顶部，采用逐步解冻的方法进行训练，通过逐层解冻对模型进行训练。
对于每一种实践方法，Muhia 都用了简短的 fastai 代码来概述总体思想，并指出该技术是否普遍适用，例如：对于图像识别和分类，自然语言处理，对结构化数据或协同过滤进行建模），或者对于某种特定的深度学习的数据类型...Smith发现了一种自动搜索最有学习率的方法，即从极小值开始，在网络中运行一些小批量( mini-batch )数据，调整学习率的同时观察损失值的变化，直到损失值开始降低。...测试时间进行数据增强（计算机视觉和图像分类任务 —现在的方法） 我们也可以在推理时间（或测试时间）中使用数据增强。在推理预测的时候，你可以使用测试集中的单个图像来完成数据增强。...但是，如果访问的测试集中的每个图像都能随机生成几个增量图片，则该过程会变得更加鲁棒。在fastai中，我在预测时使用了每个测试图像的4个随机增量，并将各个预测的平均值用作该图像的预测。 6....（用于结构化数据和NLP） 当对结构化的数据集进行深度学习时，该方法能将包含连续数据的列，例如在线商店中的价格信息，和分类数据的列，例如，日期和接送地点等，以此进行区分。
计算机视觉（例如按品种分类宠物照片） 图像分类 图像定位（分割和激活图） 图像关键点 NLP（例如电影评论情绪分析） 语言建模 文件分类 表格数据（例如销售预测） 分类数据 连续数据 协同过滤（例如电影推荐...第一课用迁移学习方法训练图像分类器；第二课开始自己请洗数据构建数据集；第三课从原来的单标签数据集过渡到多标签数据集，还要学习图像分割；第四课学习NLP和协同过滤，练习用算法给电影评论分类，再推荐电影。...对于表格数据，我们将看到如何使用分类变量和连续变量，以及如何使用fastai.tabular模块来设置和训练模型。 然后，我们将看到如何使用类似于表格数据的想法来构建协同过滤模型。...△ 从头开始训练的神经网络 我们还将看到如何查看嵌入层的权重，以找出电影评论解读模型对从分类变量中学到了什么，让我们避开那些烂片。 ?...，有效地增加数据大小 批量标准化：调整模型的参数化，使损失表面更平滑。
data.classes ''' ['cats', 'dogs'] ''' data包含验证和训练数据 learn包含模型 让我们对验证集进行预测（预测以对数刻度表示）： log_preds..., -10.33846], [ -0.00323, -5.73731], [ -0.0001 , -9.21326]], dtype=float32) ''' 输出表示对猫的预测和对狗的预测...多标签分类和不同类型的图像（例如卫星图像） 结构化数据（例如销售预测）- 结构化数据来自数据库或电子表格 语言：NLP 分类器（例如电影评论分类） 协同过滤（例如推荐引擎）...： 图像分类算法对许多事物非常有用。...dl是一个数据加载器，它会给你一个小批量，特别是转换后的小批量。使用数据加载器，你不能要求一个特定的小批量；你只能得到next小批量。在 Python 中，它被称为“生成器”或“迭代器”。
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。...1.通用文本分类技术UTC介绍本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程...文本分类是一种重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳。实际上，在日常生活中，我们也经常会用到文本分类技术。...例如，我们可以使用文本分类来对新闻报道进行分类，对电子邮件进行分类，对社交媒体上的评论进行情感分析等等。但是，文本分类也面临着许多挑战。其中最重要的挑战之一是数据稀缺。...这使得开发者可以更加轻松高效地实现多任务文本分类数据标注、训练、调优和上线，从而降低文本分类技术门槛。总之，文本分类是一项重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们更好地理解和归纳文本数据。
总之，如果数据中是分类的，那么它必须是分类的。如果数据中是连续的，您可以选择在模型中将其视为连续或分类。...Pandas 有一个特殊的未知类别，如果它看到以前未见过的类别，它将被视为未知。...即使原始数据中没有缺失值，你仍然应该留出一个未知值。 确定嵌入大小的经验法则是基数大小除以 2，但不超过 50。...有一些技巧可以使用语言模型来生成文本，比如 beam search。 文本分类的用例： 对于对冲基金，识别过去导致市场大幅下跌的文章或 Twitter 中的内容。...首先，让我们创建一小段文本来“引导”一组预测。我们将使用我们的 torchtext 字段对其进行数值化，以便将其馈送给我们的语言模型。 m=learner.model ss=""".
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
