python编程：常用模块分类整理
文章目录 一、系统与文件操作类二、数学与随机数类三、日期时间类四、文本处理类五、数据处理与分析类六、数据可视化类七、通信类八、数据加密校验类 一、系统与文件操作类 os模块 功能：提供与操作系统交互的功能，包括文件和目录操作、路径处理等。应用场景：文件管理、脚本自动化、跨平台开发。使用方法： os.path.join()：连接路径片段。os.listdir()：列出指定目录下的文件和子目录。os.m...
PyTorch 实现自然语言分类
使用 PyTorch 实现自然语言分类 1. 简介 自然语言分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等领域。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现一个自然语言分类模型，具体任务是基于输入的文本预测其类别。 PyTorch 作为一个灵活、功能强大的深度学习框架，广泛应用于各类 NLP 任务。我们将利用 PyTorch 的构建块来实现一个简单的文本分...
使用神经网络完成多分类任务（以MNIST手写数据集为例）
第一部分：案例描述 使用神经网络进行多分类问题（一个输入层1x784（28x28像素的图像展平后的维度），一个输出层784x10(对应于MNIST数据集中的10个类别（数字0到9)） 训练过程中使用的损失函数为交叉熵损失函数 优化器使用的是随机梯度下降优化器SGD 第二部分：代码实现 （1）导包 #第一部分：导包import torchimport torchvisionfrom matplot...
【新闻文本分类识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+算法模型+文本处理
一、介绍 文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言，首先收集了10种中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Djan...
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，由于三个信息的特点不同，需要为每个字段制定不同的评测方式： is_fraud: 属于二分类，继续采用精确率和召回率作为评测指标。fraud_...
欺诈文本分类检测（十七）：支持分类原因训练
1. 引言 前文数据校正与增强进行了数据增强，本文将使用增强后的数据对模型进行进一步训练，以便得到能同时预测出分类标签、欺诈者、分类原因多个信息的模型。 为此，我们需要对整个训练过程进行调整，包括： 交叉训练逻辑封装数据序列化的改造评测方法改造 2. 交叉训练封装 首先，我们将前文 交叉训练验证的代码封装为一个脚本trainer_cross.py，方便复用。内容如下： import globimp...
设计模式之设计模式分类
java设计模式总体上分为3大类，即： 1）创建型模式 2）结构型模式 3）行为型模式 1、创建型模式 创建型模式提供创建对象的机制，主要解决对象的创建问题，封装复杂的创建过程，解耦 对象的创建代码和使用代码，能够提升已有代码的灵活性和复用性。 创建型模式主要有以下几种： 1）单例模式 ...
从化区举办第三届生活垃圾分类创意减量集市活动
10月19日，广州市从化区城市管理和综合执法局联合区教育局在江埔街欣荣广场举办第三届生活垃圾分类创意减量集市活动。本次活动以“生态从化，分类同行”为主题，旨在通过创新有创意的方式，提升居民的环保意识，推广低碳减量的生活理念。集市活动通过设置闲置物品换售、环保创意手作、分类游戏互动摊位及分类科普课堂等特色区域，将趣味集市与垃圾分类巧妙结合。现场的分类趣味小游戏区域吸引了众多街坊的驻足参与，市民凭借日常积...
深入探索机器学习中的目标分类算法
在当今数据驱动的世界中，机器学习（Machine Learning, ML）正逐渐成为解决问题的重要工具。在众多机器学习任务中，目标分类（Classification）算法尤其受到关注。本文将深入探讨目标分类算法的基本概念、常见类型、应用场景以及实际案例，帮助读者全面理解这一重要主题。 一、什么是目标分类？ 目标分类是机器学习中的一种监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将数据点分配到预定义的类别中...
偏标记学习+图像分类（论文复现）
偏标记学习+图像分类（论文复现） 文章目录 偏标记学习+图像分类（论文复现）概述算法原理核心逻辑效果演示使用方式 概述 算法原理 核心逻辑 import modelsimport datasetsimport torchfrom torch.utils.data import DataLoaderimport numpy as npimport torch.optim as optimf...