使用CNN和Word2vec进行文本分类 本文是参考gaussic大牛的“ text-classification-cnn-rnn”后，基于同样的数据集，嵌入词级别操作的CNN文本分类实验结果，gaussic大牛是基于字符级的；进行了第二版的更新：1。加入不同的卷积核； 2。加入正则化； 3。词唯一的中文或英文，删除掉文本中数字，符号等类型的词； 4。删除长度为1的词训练结果较第一版有所提升，验证集准确率从96.5％达到97.1％，测试准确率从96.7％达到97.2％。 本实验的主要目是为了探索基于Word2vec训练的词向量嵌入CNN后，对模型的影响，实验结果得到的模型在验证集达到97.1％

otto-group-product-classification-challenge数据

CLASSIFICATION OF IMBALANCED DATA : A REVIEW

情感分类 情感分类 情感分类是分析一段文本并预测某人是否不喜欢他们在说的事情的任务。 输入：一段文字 输出：情绪 数据集 我正在使用进行模型训练，它包含两列 前处理 代币化 令牌化是将文本，短语，句子，文档分成较小的“块”或“令牌”的过程 例如： “嘿，好久不见了” 令牌： “嘿”，“有”，“长”，“时间”，“否”，“看到” 通过定位单词边界来创建较小的单位或令牌，单词边界是单词的终点和下一个单词的开头。 排序和填充 排序用于将我们的文本用作神经网络中的输入层 “嘿，那里”，“嘿，那里儿” [['1 2']，['1'，'2'，'3']] 进行填充以使向量输入具有相同的大小 [[1,2] [1,2,3] 语料库将具有不同大小的句子，如上面的示例所示。 进行填充以使其大小相同 [[0 1 2] [1 2 3] 模型 该模型架构是使用tf.keras.utils.plot

十分好的文章。

火炬分类_MNIST 用Pytorch对MNIST数据集进行分类

The methodology used to construct tree structured rules is the focus of this monograph. Unlike many other statistical procedures, which moved from pencil and paper to calculators, this text's use of trees was unthinkable before computers. Both the practical and theoretical sides have been developed in the authors' study of tree methods. Classification and Regression Trees reflects these two sides, covering the use of trees as a data analysis method, and in a more mathematical framework, proving some of their fundamental properties.

CNN_classification_feature_extraction 该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。 Pytorch预训练的模型已被用于其解释。 该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。 此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。 预训练的模型结构在最后一层有1000个节点。 此代码将所有模型的最后一层修改为可与每个数据集兼容。 可以使用以下模型： 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2', 'wide_resnet101_2', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13'

CIFAR10-img-classification-tensorflow-master.zip

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