labeled - 腾讯云开发者社区

associated with toxicity outnumbered neutral comments regarding the same identity ---- Dataset dataset labeled...[train_labeled_df['target'] >= .5][identities] non_toxic_df = train_labeled_df[train_labeled_df['target...== 0, other = 1).sum() non_toxic_count = non_toxic_df.where(train_labeled_df == 0, other = 1).sum()...[:, 1:].multiply(train_labeled_df.iloc[:, 0], axis="index").sum() # changing the value of identity to...1 or 0 only and get comment count per identity group identity_label_count = train_labeled_df[identities

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半监督学习算法及其实现

= 20 X_labeled = torch.tensor(X[:n_labeled], dtype=torch.float32) y_labeled = torch.tensor(y[:n_labeled..., y_labeled, X_unlabeled, adj_matrix, lambda_reg): labeled_loss = criterion(model(X_labeled), y_labeled...# 扩展标记数据集 X_labeled = torch.cat((X_labeled, X_pseudo_labeled)) y_labeled = torch.cat((y_labeled..., y_pseudo_labeled)) # 重新训练模型 dataset = TensorDataset(X_labeled, y_labeled) dataloader =..., y_labeled, X_unlabeled, lambda_reg): labeled_loss = criterion(model(X_labeled), y_labeled)

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【机器学习】机器学习重要方法—— 半监督学习：理论、算法与实践

from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation # 构建有标签数据和无标签数据 X_labeled, X_unlabeled, y_labeled..., X_unlabeled)) y_combined = np.concatenate((y_labeled, y_unlabeled)) # 训练标签传播模型 label_propagation =...y_pred_unlabeled = np.argmax(model.predict(x_unlabeled), axis=1) x_labeled = np.vstack((x_labeled..., x_unlabeled)) y_labeled = np.concatenate((y_labeled, y_pred_unlabeled)) model.fit(x_labeled..., y_labeled, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), verbose=2) model2.fit(x_labeled, y_labeled,

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LeetCode 0133 - Clone Graph

OJ’s undirected graph serialization: Nodes are labeled uniquely....First node is labeled as 0. Connect node 0 to both nodes 1 and 2. Second node is labeled as 1....Third node is labeled as 2. Connect node 2 to node 2 (itself), thus forming a self-cycle.

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学界 | 如何用未标注样本解决单标注样本下的视频行人重识别问题？

用标注数据和 pseudo-labeled 数据一起来更新 CNN 模型。...我们通过逐步增大每次加入训练的 pseudo-labeled 数据量，从而逐渐去利用更难识别的，包含更多信息多样性的视频片段。...这里有两个值得注意的点：（1）如何决定每次选取多少 pseudo-labeled 数据做训练我们用一种动态测量，逐渐增加选取的样本。...在开始的循环中，只有一小部分 pseudo-labeled 数据被选中，之后会有越来越多样本被加进来。...下面我们展示一下算法选出来的 pseudo-labeled 样本。 ?

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实战 | Kaggle竞赛：预测二手车每年平均价值损失

= les[l].transform(dedups[l]) dedups.loc[:, l + '_feat'] = pd.Series(tr, index=dedups.index) labeled...['name_feat'].unique()) / len(labeled['name_feat']) #输出：0.6224184813880769 #name列的标签占总数的62%。...labeled.drop(['name_feat'], axis='columns', inplace=True) 05 关联性分析让我们看看功能如何相互关联，更重要的是，与价格。...代码： #所有属性间的关联 plot_correlation_map(labeled) labeled.corr() labeled.corr().loc[:,'price'].abs().sort_values...06 准备模型代码： Y = labeled['price'] X = labeled.drop(['price'], axis='columns', inplace=False) matplotlib.rcParams

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【leetcode】Palindrome Partitioning II

(num_line); for(int i=0;i<num_line;i++) { dist[i]=BIG; labeled[i]=false; } dist[0]=0;...labeled[0]=true; int current_line=0; for(int i=1;i<num_line;i++) { for(int d=current_line+1...labeled[d]) { if (dist[current_line]+isPalindrome[current_line*num_line+d]<dist[d]) {...labeled[i]) { if(mindist>dist[i]) { minindex=i; mindist=dist[i]; }...} } current_line=minindex; labeled[minindex]=true; } return dist[num_line-1]-1; } }; 参考推荐

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Leetcode 133 Clone Graph

OJ's undirected graph serialization: Nodes are labeled uniquely....First node is labeled as 0. Connect node 0 to both nodes 1 and 2. Second node is labeled as 1....Third node is labeled as 2. Connect node 2 to node 2 (itself), thus forming a self-cycle.

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VXLAN是Overlay的唯一选择吗？

在这种情况下使用Labeled BGP(带有标签分发能力的BGPV4)而不是VxLAN也是个很好的选择。...Labeled BGP标签映射信息被携带在多协议扩展属性的NLRI中。AFI标识关联的路由条目，SAFI值为4表示NLRI包含标签。...服务提供商通过支持MPLS和Labeled BGP的路由器，可以使用MPLS在数据中心之间建立隧道，BGP标签则作为在不同BGP之间交换MPLS标签的信令机制。...三、白盒交换机的支持随着SDN技术的发展以及相应带动的白盒化进程，基于商用交换芯片的普通白牌交换机也可以支持丰富的路由功能包括Labeled BGP。...VxLAN对于企业实现大二层是个扩展性很强的新技术，但是对于现有设备已经支持MPLS的服务商来讲，Labeled BGP等老技术仍然可以开新花。

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Leetcode: Clone Graph

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使用Keras构建具有自定义结构和层次图卷积神经网络(GCNN)

, 1-labeled_portion]) labeled_data = data[mask, :] unlabeled_data = data[~mask, :] labeled_data_labels..., labeled_data_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=0) acc_model1.append(sum(argmax..., 1-labeled_portion]) labeled_data = data[mask, :] unlabeled_data = data[~mask, :] labeled_data_labels..., labeled_data_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size, shuffle=False, verbose=0) acc_model2.append..., 1-labeled_portion]) unlabeled_data_labels = labels[~mask] # Randomize the labels of unlabeled

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Microsoft Copilot 好像能把论文配图看明白了

System 1, labeled as “Reflexive,” is depicted in a yellow cloud shape....An arrow labeled “Evolution” points towards it, indicating its development over time....System 2, also enclosed in a yellow cloud shape and labeled as “Deliberative,” represents reasoning from...It’s connected to an icon representing the internet and labeled “Pretraining” and another icon representing...task-specific data labeled “Finetuning.”

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补上昨天代码！！！

\(\*SubscriptBox[\(y\), \(0\)]\)"}, 0.001, 8, Appearance -> "Labeled"}, {{r, 0.15, "growth rate...r"}, .01, 2, Appearance -> "Labeled"}, {{M, 4, "carrying capacity M"}, .01, 10, Appearance -> "Labeled

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根据译文片段预测翻译作者

list(parent_dir.iterdir()) def labeler(example, index): return example, tf.cast(index, tf.int64) labeled_data_sets...file_name in enumerate(FILE_NAMES): lines_dataset = tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name)) labeled_dataset...= lines_dataset.map(lambda ex: labeler(ex, i)) labeled_data_sets.append(labeled_dataset) 如上图所示，我们可以看到...lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text) return tokenizer.tokenize(lower_case) tokenized_ds = all_labeled_data.map...上图是关于把 raw text 转化成 tokens 的展示结果接下来，我们需要对数据集进行划分，然后再创建模型，最后就可以开始训练了，代码如下所示 all_encoded_data = all_labeled_data.map

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顶刊分享---单细胞RNA测序数据差异表达分析的moments framework方法

= ctrl_adata.copy().copy() labeled_ctrl_adata.obs['is_ct'] = labeled_ctrl_adata.obs['ct'].str.contains...(ct).astype(int) memento.create_groups(labeled_ctrl_adata, label_columns=['is_ct', 'ind', 'ct'...(tf_list) & set(labeled_ctrl_adata.var.index) available_genes = set(labeled_ctrl_adata.var.index)...print(len(available_tfs),labeled_ctrl_adata.shape) memento.compute_2d_moments(labeled_ctrl_adata,..._1d_moments(labeled_ctrl_adata, min_perc_group=.7)memento.compute_2d_moments(labeled_ctrl_adata, list

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标签传播算法(llgc 或 lgc)

n = 800 # 样本数 n_labeled = 10 # 有标签样本数 X, Y = make_moons(n, shuffle=True, noise=0.1, random_state=1000...{save_dir}/bi_classification.pdf", format='pdf') plt.show() Y_input = np.concatenate((one_hot(Y[:n_labeled...], 2), np.zeros((n-n_labeled, 2)))) ?...y_true = Y[numLabels:].astype(y_pred.dtype) return y_true, y_pred Y_input = np.concatenate((Y[:n_labeled...], -np.ones(n-n_labeled))) y_true, y_pred = pred_lgc(X, Y, Y_input, n_labeled) print(metrics.classification_report

1K2 0

【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程06】用卷积神经网络CNN进行图像分类

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Code Forces 645A Amity Assessment

Their puzzles consist of a 2 × 2 grid and three tiles labeled ‘A’, ‘B’, and ‘C’....Since the tiles are labeled with letters, rotations and reflections are not allowed....The positions of the tiles are labeled ‘A’, ‘B’, and ‘C’, while the empty cell is labeled ‘X’.

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小样本学习只是一场学术界自嗨吗？

重点来了，transfer learning的setting，是假设我们能够接触到足够多的目标数据集的labeled data的，但在实际应用时，往往目标数据集的labeled data是不足的。...其实，这个在transfer learning目标域labeled data不足的setting，就是咱常说的few-shot image classification，或者也可以叫做few-shot...，但没有降低类别数目，而这些数据集上类别数目都很大，后来我自己做了实验，发现当类别数目变小时两种方法差异更大，这表示finetune效果与labeled data数据总量正相关。...这里再举另外一个例子，由于目标域labeled data少目标域类别在训练时没见过因此backbone网络会不知道在纷繁复杂的图片应该关注什么信息。...可以看到，训练学得一个good representation，和测试时从有限labeled data建立一个好的分类器在一般的任务中是可以统一起来的。

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向日葵中的数学之美

-> Sqrt[n] + size , ImageSize -> {500, 400}], {{n, 100, "number of disks"}, 1, 300, Appearance -> "Labeled..."}, {{size, .75, "radius of disks"}, 0.1, 2, Appearance -> "Labeled"},{{a, 137.5, "angle"}, 0, 180, Appearance...-> "Labeled"}, AutorunSequencing -> {1, 2, {3, 12}}] ?...parastichies 2"}, 1, 20, 1, Setter},Control@{{n , 100, "number of elements / GCD"}, 0, 100, 1, Appearance -> "Labeled..."},Control@{{p, 0.01, "pointiness"}, 0.0001, .1, Appearance -> "Labeled"} }, Alignment -> Left], Row[

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Kaggle: Detect toxicity - Basic EDA -1

半监督学习算法及其实现

【机器学习】机器学习重要方法—— 半监督学习：理论、算法与实践

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Microsoft Copilot 好像能把论文配图看明白了

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