随笔分类 -  机器学习

图像分类预训练模型
摘要：https://paddleclas.readthedocs.io/zh-cn/latest/tutorials/install.html 阅读全文
posted @ 2023-11-06 09:22 byxiaobai 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
NER商品分类
摘要：原理：让算法“读”懂二手商品 —— 闲鱼二手属性抽取算法 - 知乎 (zhihu.com) 现成的模型：RaNER命名实体识别-中文-电商领域-细粒度-base · 模型库 (modelscope.cn) 运行的时候，云端可以正常运行，但是本地报错：ModuleNotFoundError: No m 阅读全文
posted @ 2023-10-23 10:12 byxiaobai 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
【Kaggle】Spam/Ham Email Classification
摘要：基本思想 需求是对垃圾邮件进行分类。 思路1：使用LSTM、GRU等自带的时序模型进行分类。 思路2：使用spacy这个NLP库，里面的textcat可直接用来文本分类 实际上，思路2比思路1更优。由于是入门题，就只使用思路1了。 思路2代码参考：https://blog.csdn.net/qq_2 阅读全文
posted @ 2023-10-16 17:15 byxiaobai 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)
【Kaggle】Titanic
摘要：数据处理 列数有这些： 看看不同特征与结果的相关性 1.性别(Sex)：0.74的女性活下来了 2.舱位(PClass)：一等舱0.62，二等舱0.47，三等舱0.24 3.一起登船的家人数量(SibSp)：0人0.35，1人0.53，2人0.46，3人0.25，4人0.16，5人0 4.老人孩子数 阅读全文
posted @ 2023-10-10 17:10 byxiaobai 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
【House Prices】程序改进
摘要：基本思路 我们第一次实现是选取了十个基本变量作为特征，训练集里NaN的值全都填了0。 仔细想想，可以多选取几个变量，这样或许能提高预测的正确率。 具体实现 首先，我输出了15个关系度比较大的变量，其中，"YearRemodAdd"，"Fireplaces"，"BsmtFinSF1"是三个有价值的变量 阅读全文
posted @ 2023-10-09 20:14 byxiaobai 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
【House Prices】具体实现
摘要：第一步，将数据集仅保留十个关键变量，其他变量删掉。 # 选择要保留的列 selected_columns = ["SalePrice","OverallQual", "GrLivArea", "GarageCars", "TotalBsmtSF", "1stFlrSF", "FullBath", " 阅读全文
posted @ 2023-10-09 20:01 byxiaobai 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
【House Prices】环境搭建
摘要：环境搭建 1.打开Kaggle相关比赛的地址，找到Data一栏，下载数据，需要train.csv和test.csv 2.用cmd在创建的目录下打开notebook，指令：jupyter notebook 3.测试读取数据 import numpy as np import pandas as pd 阅读全文
posted @ 2023-10-09 08:41 byxiaobai 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)