情感分类实战 主讲人：龙良曲 Google CoLab ▪ Continuous 12 hours ▪ free K80 for GPU ▪ no need to cross GFW Load Dataset Network Load word embedding Train Test 下一课时 GAN Thank You.

多分类问题 主讲人：龙良曲 Network Architecture Train em…. 下一课时 PyTorch全连接 层 Thank You.

华为云深度学习在文本分类中的实践 华为 Cloud&AI 李明磊 3 2 3 1 4 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 4 文本分类介绍 内容：  买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点点 ---  外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了 ---  汽车不错，省油，性价比高 ---  这个政策好啊，利国利民 --- f(text)=label 词 句子 篇章 对话 5 文本分类方法简史-机器学习 特征提取 特征选择 输入 文本 模型训练 模型部署 评测 label 预测标签 词袋 TFIDF Ngram 词典 … 卡方 PCA 互信息 RFE … 分类器 SVM LR XGBoost 随机森林 … 6 文本分类方法简史-深度学习 输入 文本 模型训练 模型部署 模型部署 评测 label 预测标签 RNN CNN LSTM DCNN Attention HAN Transformer Elmo BERT MT-DNN 7 文本分类方法简史-深度学习 神经网络 语言模型 2003  神经网络NLP里程碑： Word2vec 2013 CNN RNN 2014左右 Attention 2014 Elmo, Bert 2018

���������������������������������������������������������������������������������������������� ��� 分类��������������������������������������������������������������������������������������������������� ��������������������������� ��� 分类和多重分类�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ��� 静态和动态分类��������������������������������� ���������������������������������������������������������������������������������������������� ��� 分类���������������������������������������������������������������������������������������������������

大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 Java 应用与开发 异常处理 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 October 30, 2018 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 学习目标 1. 掌握 Java 异常的概念和分类 2. 深入理解 Java 异常处理机制 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 大纲 异常的概念及分类 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 C++ 中的异常处理 O 《The C++ Programming Language》 ▶ 一个库的作者可以检测出发生了运行时错误，但一般不知道 怎样去处理它们（因为和用户具体的应用有关）； ▶ 另一方面，库的用户知道怎样处理这些错误，但却无法检查 它们何时发生（如果能检测，就可以再用户的代码里处理 primer》 将问题检测和问题处理相分离。 (Exceptions let us separate problem detection from problem resolution.) 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 C++ 中的异常处理 O 《The C++ Programming Language》 ▶ 一个库的作者可以检测出发生了运行时错误，但一般不知道 怎样去处理它们（因为和用户具体的应用有关）；

基础：图像分类问题定义与说明 • 基础：越来越深的图像分类网络 • 应⽤用：检测SKU抠图与分类标注流程 • 应⽤用：分类训练集与验证集划分 • 应⽤用：使⽤用TensorFlow 2训练ResNet • 应⽤用：使用ResNet识别货架商品 • 扩展：图像分类常用数据集综述 • 扩展：图像分类更多应⽤用场景介绍 目录 基础：图像分类问题定义与说明 图像分类问题 语义级分类 细粒度分类 细粒度分类 图像分类问题 实例级分类 识别问题 图像分类问题 实例级分类 识别问题 图像分类问题 图像分类评估：Top-1 / Top-5 准确率 图像分类评估：混淆矩阵 图像分类评估：ROC 曲线 基础：越来越深的图像分类网络 历年 SOTA 模型对比 AlexNet（2012） AlexNet（2012） AlexNet（2012） VGGNet（2014） VGGNet（2014） 4） ResNet（2015） ResNet（2015） 历年 SOTA 模型对比 应⽤用：检测 SKU 抠图与分类标注流程 … 检测框 -> SKU 小图 … SKU 小图 -> 手动分类 “Hello TensorFlow” Try it！ 应⽤用：分类训练集与验证集划分 https://www.pinlandata.com/rp2k_dataset Categoried

结构的模型。 ⚫ 决策树属于判别模型。 ⚫ 决策树是一种树状结构，通过做出一系列 决策（选择）来对数据进行划分，这类似 于针对一系列问题进行选择。 ⚫ 决策树的决策过程就是从根节点开始，测 试待分类项中对应的特征属性，并按照其 值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子 节点的存放的类别作为决策结果。 根节点 (root node) 叶节点 (leaf node) 5 1.决策树原理 非叶子节点 (non-leaf node) (代表测试条件，对数据属性的测试) 分支 (branches) (代表测试结果) 叶节点 (leaf node) (代表分类后所获得的分类标记) ⚫ 决策树算法是一种归纳分类算法 ，它通过对训练集的学习，挖掘 出有用的规则，用于对新数据进 行预测。 ⚫ 决策树算法属于监督学习方法。 ⚫ 决策树归纳的基本算法是贪心算法 ，自顶向下来构建决策树。 连续值处理 缺失值处理 剪枝 特征属性多次使用 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益率 支持 支持 支持 不支持 CART 分类 回归 二叉树 基尼指数 均方差 支持 支持 支持 支持 1.决策树原理 决策树的三种基本类型 建立决策树的关键，即在当前状态下选择哪个属性作为分类依据。根据不同 的 目 标 函 数 ， 建 立 决 策

开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第 12 章 自编码器 Learning)和强化学习(Reinforcement Learning，简称 RL)，如图 1.2 所示。 机器学习 有监督学习 无监督学习 强化学习 图 1.2 机器学习的分类 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本?与样本的标签?，算法模型需要学习到 映射关系??: ? → ?，其中??代表模型函数，?为模型的参数。在训练时，通过计算模型的预 测值??(?)与真实标签

授权用户到工作空间..................................................................................... 100 6 资源分级分组分类查看管理............................................................................................... ..........103 6.3.1 创建单级标签进行分组分类查看操作、统计分析..................................... 103 6.3.2 创建多级标签进行分级分组分类查看操作、统计分析............................. 105 6.3.3 给虚拟机批量打标签分组分类................................ ..................................... 107 6.3.4 自动打标签分组分类..................................................................................... 108 6.3.5 以某标签维度查看管理虚拟机................................

先验概率： 后验概率： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为 基础，故统称为贝叶斯分类。 根据以往经验和分析得到的概率。我们用?(?)来代表在没有训练 数据前假设?拥有的初始概率。 根据已经发生的事件来分析得到的概率。以?(?|?)代表假设? 成 立的情下观察到?数据的概率，因为它反映了在看到训练数据? 后?成立的置信度。 贝叶斯分类： 5 联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条 由训练数据学习联合概率分布 ?(?, ?)，然后求 得后验概率分布?(?|?)。具体来说，利用训练数 据学习?(?|?)和?(?)的估计，得到联合概率分布： ?(?, ?)＝?(?)?(?|?)，再利用它进行分类。 即：估计?(?|?) 然后推导?(?|?) 线性回归、逻辑回归、感知机、决策树、支持向 量机…… 朴素贝叶斯、HMM、深度信念网络(DBN)…… 监督学习方法又分 生成方法（Generative 这是一个较强的假设。由于这一假设，模型包含的条件概率的数量大为减 少，朴素贝叶斯法的学习与预测大为简化。因而朴素贝叶斯法高效，且易 于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。 11 2.朴素贝叶斯原理 3．朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测 我们要求的是?(?|?)，根据生成模型定义我们可以求?(?, ?)和?(?)假设中的 特征是条件独立的。这个称作朴素贝叶斯假设。 形式化表示为，（如果给定