文本分类是将文本数据分类为预定义标签或类别的过程。这是通过在标记的数据集上训练机器学习模型来实现的，其中模型学习将文本中的特定模式或特征与特定标签相关联。
文本分类的常见应用包括电子邮件中的垃圾邮件检测、情感分析、主题分类和语言检测。例如，文本分类模型可用于自动将新闻文章分类为政治、体育和娱乐等类别。文本分类依赖于监督学习和深度学习等技术，使用朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 或神经网络等模型。
通过自动化文本分类，企业可以简化工作流程，增强用户体验，并从大量非结构化文本数据中获取见解。
文本到图像搜索是什么？
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如何为机器学习创建标记的图像数据集？
从表单中提取字段涉及检测和识别文本区域。首先使用OpenCV函数 (如阈值处理，二值化和噪声去除) 预处理表单图像。
使用文本检测模型，如EAST或OpenCV的cv2.findContours来定位文本区域。一旦检测到，应用OCR工具如
少样本学习如何处理过拟合问题？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种用于机器学习的技术，其中AI模型可以处理尚未明确训练的任务。这对于自然语言查询特别有用，因为它允许模型解释并生成对新问题或命令的响应，而无需在训练期间提供这些特定查询的示例。相反，ZS
常用来评估自动机器学习（AutoML）性能的指标有哪些？
“自动化机器学习（AutoML）简化了构建机器学习模型的过程，通过自动化模型开发的各个阶段。为了评估这些模型的性能，常用几种指标，具体取决于所解决问题的类型——无论是分类、回归还是聚类任务。在分类任务中，通常使用准确率、精确率、召回率和F1