基于CRF命名实体识别实验总结引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。CRF（Conditional Random Fields）是一种常用的序列标注模型，被广泛应用于命名实体识别任务中。本文将对基于CRF的命名实体识别实验进行总结和探讨。实验设计在进行基于CR...

transformer预测模型训练方法Transformer预测模型训练方法Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，由Google在2017年提出。它在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中取得了突破性的成果，并成为现代自然语言处理领域的重要模型之一。本文将介绍Transformer预测模型的训练方法。1. 数据预处理在开始训练之前，首先需要进行数据预处理。数据预处理的目的是...

鸢尾花分类实验报告引言鸢尾花是一种常见的植物，由于其花朵形态的多样性，成为了许多植物分类学研究的对象。本实验旨在通过机器学习算法对鸢尾花的特征进行分类，以提高对鸢尾花分类的准确性和效率。正则化降低准确率实验设计与方法本实验使用了鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，每个样本具有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。同时，每个样本还有一个类别标签，分别对应三个鸢尾花的品种：山鸢尾（se...

第４５卷第４期２０２３年７月沈　阳　工　业　大　学　学　报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ ４５Ｎｏ ４Ｊｕｌ ２０２３收稿日期：２０２２－０５－２０．基金项目：国家自然科学基金项目（５１７７７０２７）；国家电网冀北公司科技项目（７１０１０３１９００ＴＤ）．作者简介：刘　敏（１９８７－），男，山西朔州人，高级工程师，硕士，主要从事输电巡检管理等方...

机器学习技术使用中的泛化能力方法评估机器学习是近年来发展迅猛的领域，它的目标是使计算机系统能够通过学习从经验中改进性能。其中一个重要的概念是泛化能力，它指的是模型对新数据的适应能力。在机器学习过程中，我们常常需要评估模型的泛化能力，以确保其在实际应用中的有效性。本文将探讨机器学习技术使用中的泛化能力方法评估。泛化能力方法评估的基本原理是从已知数据的样本集中训练出一个模型，然后利用该模型对未知的数据...

模糊数值测度的正则性是一种测量参与者表达意见时使用不确定性测量和调节语言的能力。它可用于测量一个人在表达想法时使用不确定性测量的程度，以确定一个人是否保持足够的自信。 正则化降低准确率模糊数值测度的正则性的重要性在于它能够判断个人的表达能力，包括推理，理解和逻辑思考能力，帮助人们更好地表达自己的想法，尤其是在复杂的困境中。例如，在工作场合，一些经理面临着复杂的决策，比如解决关系纠纷，制定销售计划，...

Inter-Task Association Critic for Cross-Resolution Person Re-Identifification Abstract由不受约束的监视摄像机捕获的人像通常具有低分辨率（LR）。当与高分辨率（HR）画廊图像匹配时，这会导致分辨率不匹配问题，从而对人员重新识别（re-id）的性能产生负面影响。一种有效的方法是以联合学习的方式利用图像超分辨率（SR）...

如何解决机器学习中的离点检测问题在机器学习中，离点检测是一个重要的问题，它指的是识别出与大多数数据点显著不同的异常值。这些异常值可能是由于测量误差、系统故障、异常行为或其他原因导致，但它们对于数据分析和模型训练来说可能是具有干扰性的。解决机器学习中的离点检测问题是一个具有挑战性的任务，因为离点的定义是模糊的，而且它们在不同的领域和数据集中可能具有不同的意义。然而，下面我将介绍一些常用的方法...

机器学习算法优化 提高模型精度实战技巧机器学习算法优化：提高模型精度实战技巧在机器学习领域，优化算法是提高模型精度的关键因素之一。本文将介绍一些实战技巧，帮助你更好地优化机器学习算法，提高模型的精度。一、数据预处理在开始优化算法之前，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、数据标准化、缺失值处理等步骤。数据预处理可以提高模型的训练效果，提高算法的准确性。1. 数据清洗数据清洗是指去除数据中的噪声...

如何应对数据清洗与整理中的数据偏移与漂移问题引言：正则化降低准确率在如今数据驱动的时代，数据清洗与整理是进行数据分析的基础工作。然而，在数据清洗与整理的过程中，我们常常面临着数据偏移与漂移的问题。本文将讨论这些问题，并提供一些解决方案。一、数据偏移问题数据偏移是指数据样本的特征与整体数据集的特征有明显差异的现象。这种差异可能是由于数据收集过程中的一些偏差导致的，例如样本选择偏差或者统计抽样误差。...