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Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning NLP
[1098] Getting Started with the DeepSeek API
摘要:References: Getting Started with the DeepSeek API Making API Requests with Python Now that you have your API key and necessary dependencies, you’re re 阅读全文

posted @ 2025-02-18 12:21 McDelfino 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[1085] GitHub Resources and Tools
摘要:Ref: About GitHub and Git About GitHub GitHub is cloud-based platform where you can store, share, and work together with others to write code. Storing 阅读全文

posted @ 2025-01-09 10:37 McDelfino 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【837】Hugging Face - Text classification
摘要:参考:Hugging Face - Text classification 主要步骤: 1. Load IMDb dataset Start by loading the IMDb dataset from the 🤗 Datasets library: from datasets import 阅读全文

posted @ 2023-05-25 19:38 McDelfino 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【836】Cannot import tensorflow_text
摘要:Ref: Cannot import tensorflow_text Sometimes you need to reinstall and update tensorflow then install tensorflow_text. (Because you need your tensorfl 阅读全文

posted @ 2023-05-23 20:59 McDelfino 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【835】SpaCy训练NER模型
摘要:参考:使用SpaCy构建自定义 NER 模型 参考:使用SpaCy构建自定义 NER 模型 参考:Sarcasm Text Classification using spaCy in Python 参考:在Python中使用spaCy进行NER【以药物名称作为训练数据】 对应的英文原版:Drugs 阅读全文

posted @ 2023-04-29 21:03 McDelfino 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【834】GPT相关
摘要:参考:李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 参考:Ai写诗 文本生成任务代码实战 基于Huggingface Pytorch 自然语言处理GPT2 阅读全文

posted @ 2023-04-23 10:40 McDelfino 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【833】BERT相关(Hugging Face)
摘要:参考:BERT入门——tensorflow 参考:李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 个人理解:BERT是一个语言模型,把它作为一个抽取Feature的东西,因此它已经把文本进行的加工,最终只需要把BERT接入具体的任务,来训练下游任务的参数即可! Case 1:input: single 阅读全文

posted @ 2023-04-23 10:25 McDelfino 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【832】scispacy - NER
摘要:参考:Using scispaCy for Named-Entity Recognition (Part 1) 参考:Linking Documents in a Semantic Graph (Part 2) 参考:The COVID-19 Open Research Dataset (CORD- 阅读全文

posted @ 2023-04-20 16:13 McDelfino 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【831】迁移学习
摘要:参考:迁移学习-百度百科 参考:迁移学习-CSDN 阅读全文

posted @ 2023-04-13 20:54 McDelfino 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【829】sklearn中train_test_split函数中的random_state有什么用?
摘要:参考:sklearn.model_selection中train_test_split的坑 参考:sklearn中train_test_split函数中的random_state有什么用? 对 random_state 设置一个固定的值,可以保证每次得到相同的训练集与测试集! 阅读全文

posted @ 2023-04-04 08:10 McDelfino 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【809】消融实验Ablation Study
摘要:参考:消融实验(ablation study) 参考:什么是消融实验(Ablation exp(好像这里是study)) 利用控制变量的思路去实现~ 阅读全文

posted @ 2023-03-01 19:01 McDelfino 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【802】jupyter不显示警告,lightGBM不显示训练细节
摘要:参考:【jupyter】notebook屏蔽warning信息输出 参考:lightGBM屏蔽训练过程信息 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") lgbr = LGBR(**params) lgbr.fit(X, y, eval_set= 阅读全文

posted @ 2023-01-17 08:48 McDelfino 阅读(774) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【801】Python绘制机器学习特征相关性热力图
该文被密码保护。

posted @ 2023-01-16 07:13 McDelfino 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【800】机器学习特征重要性可视化
摘要:参考:数据科学 | 避坑!Python特征重要性分析中存在的问题 模型代码(复制前一个博客的内容): 查看代码 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_ 阅读全文

posted @ 2023-01-14 16:25 McDelfino 阅读(792) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【799】lightGBM实现
摘要:参考:LightGBM使用 参考:在Python中使用Lightgbm 参考:官网 - lightgbm.LGBMClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_t 阅读全文

posted @ 2023-01-14 15:30 McDelfino 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【796】Confusion Matrix 混淆矩阵相关
摘要:参考:sklearn.metrics.confusion_matrix 参考:Confusion matrix 参考:Matplotlib setting title bold while using "Times New Roman" 参考:seaborn.heatmap 参考:Choosing 阅读全文

posted @ 2022-12-21 15:03 McDelfino 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【795】深度学习tutorials
摘要:Tensorflow TensorFlow tutorials TensorFlow 2 quickstart for beginners TensorFlow 2 quickstart for experts 阅读全文

posted @ 2022-12-20 07:56 McDelfino 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【761】机器学习特征重要性分析以及特征相关系数热力图
摘要:参考:数据科学 | 避坑!Python特征重要性分析中存在的问题 参考:python特征相关性热力图怎么画_如何在python中绘制热地图(实例)python特征相关性热力图怎么画_如何在python中绘制热地图(实例) 阅读全文

posted @ 2022-10-28 07:10 McDelfino 阅读(800) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【760】Transformer,seq2seq,Attention,Encoder-Decoder连接
摘要:参考:Neural machine translation with a Transformer and KerasNeural machine translation with a Transformer and Keras 下面的示意图可以更加清楚的了解Encoder与Decoder之间的信息传 阅读全文

posted @ 2022-10-23 19:10 McDelfino 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【759】seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制
摘要:参考:动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 以机器翻译作为示例讲解的,相关笔记如下: Encoder与Decoder之间的关联,可以是最后的隐含层,或者不同的Attention层,而且对于Decoder的没一个模块都对应着不同的输入,与U-Net模型类似,如下图所示。 阅读全文

posted @ 2022-10-23 18:49 McDelfino 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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