用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类 先介绍下torch.nn.LSTM()这个API 1.input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[batch_size, input_size]) 2. hidden_size: 确定了隐含状态hidden_state的维度. 可以简单的看成: 构造了一个权重, 隐含状态 3 . num_layers: 叠加的层数.如图所示num_layers为 3 4. batch_firs

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

IMDB数据集是Keras内部集成的,初次导入需要下载一下,之后就可以直接用了. IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价.该数据集已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词.加载数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (t

Reuters数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 构建神经网络将路透社新闻分类,一共有46个类别.因为有多个类别,属于多分类问题,而每条数据只属于一个类别,所以是单标签多分类问题:如果每条数据可以被分到多个类别中,那问题则属于多标签多分类问题. 完整代码 欢迎Fork.Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年,一系列短新闻及对应话题的数据集:是文本分类问题最常用的小数据集.和IMDB.MNIS

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

返回目录 本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存(可控更新,WEB端数据缓存)的续篇,事实上,有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式,而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则.(在多web服务器时(web端实现负载均衡,反向代理),EnterpriseLibrary.Cachin

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太

网络安全领域中基于PCAP流量的数据集 MAWI Working Group Traffic Archive URL:http://mawi.wide.ad.jp/mawi/ CIC dataset Canadian Institute for Cybersecurity datasets are used around the world by universities, private industry and independent researchers. URL:https://www

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

基于Docker搭建大数据集群(六)Hive搭建 前言 之前搭建的都是1.x版本,这次搭建的是hive3.1.2版本的..还是有一点细节不一样的 Hive现在解析引擎可以选择spark,我是用spark做解析引擎的,存储还是用的HDFS 我是在docker里面搭建的集群,所以都是基于docker操作的 一.安装包准备 Hive官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 我使用的相关软件版本 Hadoop ~ 2.7.7 Spark ~ 2.4.4 JDK ~ 1.8.0_221 S

基于Docker搭建大数据集群(七)Hbase搭建 一.安装包准备 Hbase官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 三.角色分配 节点 Master Regionserver cluster-master yes no cluster-slave1 backup yes cluster-slave2 no yes cluster-slave3 no yes 四.配置修改 hbase-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221 h

本篇文章是基于Docker搭建大数据集群系列的开篇之作 主要内容 docker搭建 docker部署CentOS 容器免密钥通信 容器保存成镜像 docker镜像发布 环境 Linux 7.6 一.Docker安装 安装工具包 bash yum install -y yum-utils #安装工具包,缺少这些依赖将无法完成 设置远程仓库 bash yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/dock