19第19章支持向量机(Python 程序及数据).zip下载

weixin_39821228 2023-09-17 14:00:26

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19第19章 支持向量机(Python 程序及数据).zip

数学建模常用算法（Python 程序及数据）- 支持向量机

dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64 生成wheel分发包下载（*** 仅供学习交流用，使用风险自负 *** ）

【资源介绍】基于pytorch框架+Bert的指代消解python源码(课程大作业)+训练好的模型+项目说明+数据.zip 提取span1及span2对应位置的向量后和[CLS]对应的向量进行拼接，然后在第0维进行求和之后，最终利用融合后的向量进行二分类。使用的预训练模型可以去hugging face上下载：hfl/chinese-roberta-wwm-ext。已经训练好的模型：阿里云盘链接：https://www.aliyundrive.com/s/YhRYjA8zD16 目录结构 --checkpoints：模型保存位置 --logs：日志保存位置 --utils：辅助函数位置 --data：数据文件 --bertBaseModel.py：基本的Bert --config.py：配置 --CRModel.py：指代消解模型 --dataset.py：pytorch数据集 --main.py：主运行程序 --preprocess.py：数据预处理运行指令由于已经在config.py中修改了相关的参数，因此直接运行以下命令即可，如果需要修改相关参数，可以直接在config.py中进行修改，也在命令行中修改。 ```python python main.py ``` 运行指令由于已经在config.py中修改了相关的参数，因此直接运行以下命令即可，如果需要修改相关参数，可以直接在config.py中进行修改，也在命令行中修改。 ```python python main.py ``` 训练及验证 ```python epoch:7/50 step:137/1000 loss:0.160401 2021-09-16 15:19:28,529 - INFO - main.py - train - 109 - [train] epoch:7/50 step:138/1000 loss:0.168107 2021-09-16 15:19:29,554 - INFO - main.py - train - 109 - [train] epoch:7/50 step:139/1000 loss:0.107534 2021-09-16 15:19:32,756 - INFO - main.py - train - 114 - [dev] loss:3.039502 accuracy:0.7632 precision:0.7632 recall:0.7632 f1:0.7632 ``` 测试 ```python 2021-09-16 15:19:36,391 - INFO - main.py - test - 175 - precision recall f1-score support 0 0.86 0.77 0.81 193 1 0.66 0.78 0.72 111 accuracy 0.78 304 macro avg 0.76 0.78 0.77 304 weighted avg 0.79 0.78 0.78 304 ``` 【备注】该项目是个人毕设/课设/大作业项目，代码都经过本地调试测试，功能ok才上传，高分作品，可快速上手运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。欢迎下载使用，也欢迎交流学习！

新项目基于python机器视觉的人脸表情识别系统设计源码带GUI界面+答辩PPT+论文+中期报告+模型.zip 【核心论文章节如下】第 2 章相关技术理论和研究软件 5 2.1 支持向量机(SVM)算法 5 2.2 卷积神经网络(CNN)技术 5 2.3 面部动作编码系统 6 2.4 Python编程语言 7 2.5 OpenCV图像处理库 7 2.6 MATLAB矩阵编程语言 7 2.7 Qt Designer界面设计工具 8 2.8 本章小结 8 第 3 章表情特征的提取与识别 9 3.1 引言 9 3.2 Xception模型 9 3.3 FER-2013数据集 11 3.4 模型训练 11 3.4.1 数据加载与预处理 11 3.4.2 模型设计与编译 12 3.4.3 模型训练与评估 13 3.5 表情特征提取算法 13 3.6 表情特征分类算法 15 3.7 混合表情和微表情处理 15 3.8 本章小结 16 第 4 章人脸表情识别系统的设计实现 19 4.1 系统架构概述 19 4.2 系统界面设计 21 4.2.1 用户交互设计 22 4.3 人脸表情识别程序功

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