摘要:
本文提出了一种创新的无模型变点检测方法,利用分类器的AUC指标构建检验统计量。该方法无需对数据结构做严格假设,适用于非平稳复杂数据集,通过理论分析和实验验证展现了优于现有方法的性能。 阅读全文
posted @ 2025-10-22 09:34
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摘要:
本研究探讨了在有限法语数据下微调命名实体识别模型的方法,专注于自动检测可再生能源领域的新技术、技术领域和初创公司名称。通过比较五种不同模型的性能,展示了在小数据集上训练的有效性及其在行业趋势分析中的实际应用价值。 阅读全文
posted @ 2025-10-22 08:03
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摘要:
本文介绍了如何使用Prodigy数据标注工具结合Jupyter环境来识别文本分类任务中的错误标签。内容涵盖启发式方法、嵌入技巧、模型应用等实用技术,适用于改进机器学习模型的训练数据质量。 阅读全文
posted @ 2025-10-22 07:00
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摘要:
某中心与南加州大学联合成立的机器学习安全与可信中心宣布首批博士研究员入选,重点研究联邦学习、分布式机器学习及机器学习公平性等前沿技术领域。 阅读全文
posted @ 2025-10-22 06:01
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