【转载】无监督学习-K-means

使用mindspore+modelarts体验BERT完成文本分类任务

BERT的大名相信大家已经是耳熟能详了给大家分享一下用华为出品的Mindspore深度学习框架+modelarts云计算平台完成BERT的finetune和文本分类流程1600180813392054912.png代码链接：https://github.com/LmYjQ/mindspore_bert

分享无监督学习的未来（2）

好的协议定义来避免这个问题：两个变量在每个训练样例中的值是否一致，以及它们在不同训练样例中是否遵循同样的变化。我们先讨论一种完全不同的无监督学习方法，之后我再回到这种方法。之前，我和我的学生想出了一个方法，用一个更好的定义来解释两者的一致性。与其说它们应该相等，不如说它们应该是相

卷积神经网络在文本分类任务中如何起作用？

卷积神经网络在文本分类任务中如何起作用？

自监督学习与监督学习

自监督学习和监督学习是机器学习领域中的两种不同的学习范式，它们在数据标注需求、学习方法、应用场景和数据要求等方面存在显著差异。自监督学习与监督学习的对比对比维度自监督学习监督学习数据标注需求无需人工标注需要大量人工标注数据学习方法利用数据自身生成监督信号根据预先标记的数据进行训练

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析

多样性。这有助于提高文本分类和情感分析的性能。 特征提取：将文本数据转化为数值特征，以便用于机器学习模型。常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF权重等。 训练模型：选择合适的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等，来训练文本分类和情感分析模型。

华为Could API人工智能系列——文本分类（广告检测）

华为Could API人工智能系列——文本分类（广告检测） 前言 云原生时代，开发者们的编程方式、编程习惯都发生了天翻地覆的变化，大家逐渐地习惯在云端构建自己的应用。作为新一代的开发者们，如何更快速了解云，学习云，使用云，更便捷、更智能的开发代码，从而提升我们的开

分享无监督学习的历史——BERT

法确定这篇新闻文章是由BERT撰写的，它通过了图灵测试。现在，我们回到有关如何进行监督学习的基础思想。变分自编码器BERT比堆叠自编码器的效果更好，这是因为端到端学习可以确保前面层中的隐藏单元学习提取后面层所需的特征，这是反向传播所擅长的事情。转自，青暮，https://www.leiphone

《Python数据挖掘与机器学习实战》—1.3.2 无监督学习

1.3.2 无监督学习　　无监督学习（Unsupervised Learning）表示机器学习的数据是没有标记的。机器从无标记的数据中探索并推断出潜在的联系。常见的无监督学习有聚类和降维。在聚类（Clustering）工作中，由于事先不知道数据类别，因此只能通过分析数据样本在特征

用于视频分割的密集无监督学习

本文提出了一种基于无监督学习的视频目标分割方法。与之前的工作不同，我们的公式允许在完全卷积的情况下直接学习密集特征表示。我们依靠统一的网格采样来提取一组锚点，并训练我们的模型来在视频间和视频内消除它们之间的歧义。然而，训练这样一个模型的朴素方案会得到一个退化解。我们提出了一种简单

监督学习

从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类（注意和聚类区分）问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到

实战：朴素贝叶斯文本分类器搭建与性能评估

y_pred)) 运行结果如下 🍋结语 贝叶斯分类作为一种基于统计学习的方法，在实际问题中展现了良好的性能。通过充分利用先验知识和观测数据，贝叶斯分类为我们提供了一种有效的分类工具，特别在小样本场景和文本分类等任务中表现出色。

如何利用无监督学习进行知识蒸馏？

复杂的人工智能系统，它由一个大的预训练模型和一个小的目标模型组成。由于标记数据的成本很高，我们希望使用无监督学习来进行知识蒸馏，以便将预训练模型的知识迁移到目标模型中。在这种情况下，我们需要开发一种有效的无监督知识蒸馏方法，以减少对标记数据的依赖

学习笔记 - 基于双向神经语言模型的无监督分词

Segmentation with Bi-directional Neural Language Model》阐述如下：我们提出了一个无监督的分词模型，在该模型中，学习目标是在给定所有可能的分词条件下，最大限度地提高句子的生成概率。这种生成概率可以用递归的方式分解为给定上下文的每个可能部分的

华为云——ModelArts-智能文本分类测试|【玩转华为云】

 我这里准备了个文档啊，测试的话用谁的都行 【华为云——ModelArts-智能文本分类测试华为云文本分类测试文档.txt-机器学习文档类资源-CSDN下载】 也可以找个大佬的几万字文章复制以下也行，就是方便测试就行啊。 上传 点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动​

[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比

[Python人工智能] 二十.基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类 [Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比 一.文本分类 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标

NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类

batch_size：batchsize的大小。 do_train：是否训练，默认True、 do_test：是否测试，默认True learnning_rate：学习率 num_epoch：epoch的数量 max_vocab_size：词向量的个数 min_freq：词频，过滤低于这个数值的词

无监督学习 - K均值聚类算法介绍

无监督学习 - K均值聚类算法介绍 什么是K均值聚类？ K均值聚类（K-Means Clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个组或簇，使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度，而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。

分享一种无监督对比学习的新方法

应用深度网络得到一个特征表示，到目前为止所有过程都是无监督的。h_i和h_j代表不同的向量。嵌入向量试图在对比中保持一致。也就是说，来自同一张图像的大量片段生成的嵌入向量要取得一致。  Ting发现他可以得到很好的表征，先用这种方式进行无监督学习，然后在表征的基础上训练线性分类器。

半监督式学习

模型将足够通用，毕竟我们从只有少数的数据集。更好的策略可能是第一个集群的图像组(无监督学习),然后应用监督学习算法在每个单独的组。第一阶段的无监督学习可以帮助我们缩小学习范围，使第二阶段的有监督学习能够获得更好的准确性。