基于非英语数据集的图形机器学习和集成学习方法增强文本分类和文本情感分析
摘要近年来，机器学习方法，特别是图学习方法，在自然语言处理领域，特别是文本分类任务中取得了巨大的成果。然而，许多这样的模型在不同语言的数据集上显示出有限的泛化能力。在本研究中，我们在非英语数据集（如波斯语Digikala数据集）上研究并阐述了图形机器学习方法，该方法由用户对文本分类任务的意见组成。更...
手把手丨我们在UCL找到了一个糖尿病数据集，用机器学习预测糖尿病
根据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年，这个比例将会快速增长至高达1/3。我们在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集，希望可以通过这一数据集，了解如何利用机器学习来帮助我们预测糖尿病，让我们开始吧！ 数据集github链接：https://github....
非平衡数据集的机器学习常用处理方法
定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。 例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。 直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练数据中数据比较多的那...
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