主题分类:主题分类也是常见的文本分类应用场景,根据内容或标题进行分类,即可以是多分类、多标签也可以是层次分类,根据实际场景需要进行标签体系构造和划分。 金融数据分类:金融数据繁多复杂,文本分类可以应用于金融新闻分类、股民评论情感分析、基金类型分类、金融问答分类、金融情绪分析等多种任务,有助于从大量数据挖掘有效...
my_model.classifier[3].requires_grad = True #分类器的第三层恢复更新 my_model.classifier[6] = nn.Linear(in_features=4096,out_features=NUM_CLASSES,bias=True) #更改最后一层的分类类别 print(my_model) #看更改后的模型结构 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4.训练模型 #训练模型 #训练器 (优...
-v——n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2(训练中使用了-v参数进行交叉验证时,返回的不是一个模型,而是交叉验证的分类的正确率或者回归的均方根误差) 使用函数svmtrain训练分类模型后,会返回一个结构体,其中包括数据: (1) parameters(一个5*1的数组) 第一个元素:-s,SVM的类型(int默认为0) ...
本期目标:算法模型推理代码 0 前情提要 1)MMClassification MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱, 集成了常用的图像分类网络,将数据加载,模型骨架,训练调参,流程等封装为模块调用,便于在模型间进行转换和比较,也高效简洁的实现了参数调整。 @OpenMMLab 2)模型训练 参看(四) Pascal算法摆渡人:[CV...
6. 对子代群体重复步骤(3)～(5)的操作,进行新一轮遗传进化过程,直到迭代收敛(适应值趋稳定)即找到了最优解或准最优解。 三、MATLAB仿真结果 1. 特征重要性分析 2. 分类结果 3. 分类结果混淆矩阵 遗传算法PGA优化随机森林Random Forest分类模型(GA-RF分类模型)-MATLAB代码实现...
而PaddleClas推出的超轻量图像分类方案(Practical Ultra Light Classification,简称PULC),就完美解决上述产业落地中算法精度和速度难以平衡的痛点。 表1 不同模型精度速度结果对比 如图所示,它的精度与Swin-Transformer等大模型比肩,预测速度却可以快30倍以上,在CPU上的推理时长仅需2ms!
而PaddleClas推出的超轻量图像分类方案(Practical Ultra Light Classification,简称PULC),就完美解决上述产业落地中算法精度和速度难以平衡的痛点。 表1 不同模型精度速度结果对比 如图所示,它的精度与Swin-Transformer等大模型比肩,预测速度却可以快30倍以上,在CPU上的推理时长仅需2ms!
基于k-近邻算法实现鸢尾花分类 为了在二维平面展示鸢尾花数据集,这里使用花萼宽度和花瓣宽度两个特征进行可视化,如图3‑1所示。 ■图3‑1鸢尾花数据集 图中蓝色数据点表示Setosa,橙色数据点表示Versicolour,绿色数据点表示Virginica。sklearn中提供的k-近邻模型称为KNeighborsClassifier,代码清单3‑1给出了模型构造...
简介:【预测模型-随机森林分类】基于随机森林算法实现数据分类附matlab代码 1 内容介绍 1.1.1基本单元—决策树 决策树是广泛用于分类和回归任务的模型,因其结构呈树形,故称决策树.学习决策树,本质上讲就是学习一系列if/else问题,目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案,我们从这些一层层的if/else问题中进...