参数调优--maxThre 第10页

随机森林参数及参数调优

目录随机森林参数意义随机森林调参模型保存随机森林参数意义sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,*,criterion='gini',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=

小白冲冲冲··2022-12-11 15:29

深度学习-超参数调优

在机器学习中有很多调优的方式机器学习——超参数调优，深度学习中也存在同样的方式，接下来，介绍一下深度学习框架里边的自动调参模块。

樱缘之梦·2022-12-11 01:23

深度学习在推断阶段的硬件实现方法概述

众所周知，深度学习（deeplearning）在训练阶段完成模型的建立和参数调优，在推断阶段完成具体的实现及应用。

烽火楼·2022-12-10 06:29

Gboost参数调优完整指南（附完整代码）

XGBoost的模型建立将主要依靠XGBoost类库，参数的调优主要基于pythonsklearn类库的网格搜索方法选择最优的超参数。导入所需要的库fromxgboostimportXGBRegressorasXGBRfromsklearn.model_selectionimportKFold,cross_val_scoreasCVS,train_test_splitasTTSimportmatp

Babayacy·2022-12-08 06:04

linux环境下配置postgresql

ExileSky·2022-12-07 08:16

【论文简述】 Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）

、SongfangHan2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、深度学习、点云、迭代改进5.探索动机：很多传统方法通过多视图光度一致性和正则化优化迭代更新，但是需要繁琐的手动超参数调优

华科附小第一名·2022-12-07 05:12

利用贝叶斯优化Hyperopt库进行自动化机器学习参数调优

之前自己一直使用网格搜索(grid-search)来进行参数调优。显然，这种方法调优的候选集很有限，也比较“粗糙”。因此，性能往往不能达到最优。

anshuai_aw1·2022-12-07 01:12

粒子群算法原理|python实现|参数调优

文章目录算法原理（Inspiration）优化过程python实现参数调优w参数的设置参数cic_ici的设置速度范围的设置种群规模的设置算法结果算法原理（Inspiration）粒子群算法来源于鸟群的觅食行为

我是女生，我不做程序媛·2022-12-06 21:13

阿里云天池大赛赛题（机器学习）——O2O优惠券预测（完整代码）

目录赛题背景全代码算法包及全局变量工具函数训练及结果输出算法分析调参整合及输出结果赛题实践结果生成绘制学习曲线参数调优赛题背景O2O行业天然关联着数亿消费者，各类App每天记录了超过百亿调用户行位和位置记录

全栈O-Jay·2022-12-06 12:30

模型效果不好？推荐你8种机器学习调参技巧

大家好，今天给大家一篇关于机器学习调参技巧的文章超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。

机器学习社区·2022-12-05 13:24

机器学习sklearn——day01

决策树目标：将表格转化成一颗树决策树的核心算法要解决两个问题：流程：分类树对应代码：这两个参数用来控制随机性控制不纯度的计算分类树：剪枝参数调优max_depth限制树的最大深度，超过深度减去min_samples_leaf

非畅6 1·2022-12-04 14:57

机器学习知识总结（百面机器学习）

文章目录特征工程特征归一化类别型特征高维组合特征文本表示模型Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

机器学习面试知识点总结（二）——模型评估

百面机器学习笔记第二章模型评估1.评估指标的局限性2.ROC曲线3.余弦距离的应用4.A/B测试的陷阱5.模型评估的方法6.超参数调优7.过拟合与欠拟合第二章模型评估1.评估指标的局限性问题1准确率的局限性准确率是指分类正确的样本占总样本的比例

Leokb24·2022-12-04 14:23

机器学习：超参数调优的方法（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化算法）

对于很多算法工程师来说，超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。

WellWang_S·2022-12-04 11:00

PaddlePaddle(3)——深度学习模型训练和关键参数调优详解

转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395运行平台：Windows10AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/--飞桨领航团AI达人创造营前言1.什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的

Stefan-0704·2022-12-04 08:42

机器学习_5机器学习库Scikit-learn

机器学习库Scikit-learnScikit-learn概述Scikit-learn主要用法基本建模流程监督学习算法回归分类集成学习无监督学习算法聚类评价指标回归的评价指标分类的评价指标超参数调优交叉验证网格搜索

奥瑞给给~~·2022-12-03 16:57

报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

在做预测类机器学习时，当进行到对模型参数调优那一步，把评判标准设为accuracy后，就报错了why?很可能是是一个分类任务，结果导包的时候导成了回归任务how?

黄佳俊、·2022-12-03 14:44

sklearn库学习----决策树(分类树DecisionTreeClassifier)

文章目录概述决策树算法的核心是解决两个问题sklearn中的决策树基本建模流程重要参数剪枝参数目标权重参数参数调优手段-----网格搜索概述决策树是一种非参数的有监督学习方法，他能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则

iostreamzl·2022-12-03 10:22

ai_百面机器学习系列笔记_高斯过程

模型评估–>超参数调优–>贝叶斯优化算法–>高斯过程A高斯过程https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/802760611、修正贝塞尔函数

专一的黄先生·2022-12-02 15:30

Learning to Tune XGBoost with XGBoost

将MeSH应用于梯度提升决策树模型的超参数调优问题。**！元

我要当太空人HcZz·2022-12-01 13:52

（九）集成学习中——Boosting简介&AdaBoost

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五

ArriettyYun·2022-12-01 10:05

机器学习基础知识点②：决策树、随机森林、GBDT与xgboost

C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结干货|XGBoost进阶—调参+实战GBDT、XGBoost、LightGBM的使用及参数调优零

NLP_victor·2022-11-30 02:11

MySQL参数调优实例探究讲解

目录一、MySQL参数调优1、一些生产常用查询命令2、分析慢查询3、分析连接数4、缓冲区调优Key_buffer_size5、临时表调优Created_tmp_tables6、分析OpenTable使用情况

·2022-11-29 18:01

Spark系列之Spark的Shuffle详解及相关参数调优

title:Spark系列第七章Spark的Shuffle详解及相关参数调优大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。

落叶飘雪2014·2022-11-29 16:39

记录一下wandb的用法

3，使用超参数调优来优化网络模型。4，数据集

米斯特鱼·2022-11-29 11:05

详解 CatBoost 原理

1.catboost的优缺点性能卓越：在性能方面可以匹敌任何先进的机器学习算法鲁棒性/强健性：它减少了对很多超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机会，这

回想sy·2022-11-29 10:14

【pytorch yolov5 模型优化和超参数自动调整】

1.参数调整前可以做的优化（link:https://docs.ultralytics.com/tutorials/training-tips-best-results/）：2,超参数调优（详细步骤link

小二佷有爱·2022-11-28 09:31

Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）

图像数据获取、标注2.数据集划分及准备3.配置训练参数，准备训练：3.1修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2修改models模型配置xxx.yaml文件4.开始训练5.测试训练后的模型：6.模型的参数调优博主热门文章推荐

HowieXue·2022-11-28 08:43

【MySQL】MySQL参数调优与实战详解(调优篇)(实战篇)（MySQL专栏启动）

作者简介：小明java问道之路，专注于研究Java/Liunx内核/C++及汇编/计算机底层原理/源码，就职于大型金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者/内容合伙人、阿里云专家/签约博主、51CTO专家如果此文还不错的话

小明java问道之路·2022-11-27 22:37

神经网络调参

2、逐个调参用枚举的方法逐个参数调优，一个参数取最佳值后固定住再进行下一个参数调优，比网格搜索快一些。不过可能有一些参数各自不是最佳值，但组合起来有更好的效果，这种方法就遗漏了这种情况。

Erika1203·2022-11-27 17:35

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为128后，就不要调了，因为embed_size只是表示将词嵌入到几维的空间而已。lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd

u013250861·2022-11-27 17:31

回归问题原理

本问将讨论线性回归，包括线性回归模型的目标函数（损失函数和正则函数）、线性回归模型的优化求解、回归任务的性能指标、线性回归模型的超参数调优以及使用sklearn实现线性回归模型的应用案例。

Mr李小四·2022-11-27 14:15

Idea如何自定义VM配置

目录Idea自定义VM配置Idea中VM参数调优总结Idea自定义VM配置可以在欢迎界面左下角帮助打开也可以在项目界面的上面工具类帮助打开-Xms1024m-Xmx3096m-XX:ReservedCodeCacheSize

·2022-11-26 18:33

深度学习-lecture2（图像分类）李飞飞计算机视觉

图像分类一.NearestNeighborClassifier（最近邻分类器）二.k-NearestNeighborClassifier（k-最近邻分类器）三.验证集、交叉验证集和超参数调优四

多思考多睡觉·2022-11-26 14:53

百面机器学习

模型评估的方法超参数调优过拟合和欠拟合机器学习基础偏差方差分解理论和定理PAC学习理论

数学工具构造器·2022-11-26 07:05

集成学习Day2 sklearn回归实例 && Day 3 偏差方差理论与测试误差估计 && Day 4模型超参数调优

集成学习Day2sklearn回归实例&&Day3偏差方差理论与测试误差估计&&Day4模型超参数调优目录集成学习Day2sklearn回归实例&&Day3偏差方差理论与测试误差估计&&Day4模型超参数调优

Fox_Alex·2022-11-26 07:03

笔记 | 百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解

笔记|百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。

KHB1698·2022-11-25 19:29

机器学习-分类聚类预测系统

这是机器学习课程的一个课设,具体的课设要求如下:1.熟悉机器学习的完整流程，包括：问题建模，获取数据，特征工程，模型训练，模型调优，线上运行；或者分为三大块：数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优

clown0004·2022-11-24 04:22

万字专栏总结 | 离线强化学习（OfflineRL）总结（原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）...

本文来源自知乎博客，作者：旺仔搬砖记本文约13000字，建议阅读16分钟本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并就一些经典的问题进行了解释和说明。由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列博客请文末阅读原文。离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐

数据派THU·2022-11-24 00:49

【万字专栏总结】离线强化学习(OfflineRL)总结(原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）...

本文来源自知乎博客，作者：旺仔搬砖记，排版：OpenDeepRL由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列博客请文末阅读原文离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并就一些经典的问题进行了解释和说明。1.深度强化学习1.1

风度78·2022-11-23 23:39

kmeans聚类算法_k-means聚类算法原理与参数调优详解

k-means算法原理K-means中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，

weixin_39914732·2022-11-23 21:19

【深度学习-CS231n】线性分类器和神经网络

intelligentunit)学习之前：合理性检查的提示与技巧检查整个学习过程1.损失函数2.训练集和验证集准确率3.权重更新比例4.每层的激活数据及梯度分布参数更新学习率退火逐参数适应学习率方法超参数调优模型集成总结神

wuxiaoxiao2021·2022-11-23 20:56

XGBoost模型及LightGBM模型案例（Python）

目录1XGBoosting案例：金融反欺诈模型1.1模型搭建1.1.1读取数据1.1.2特征变量与目标变量提取、划分数据集与测试集1.1.3模型搭建及训练1.2模型预测及评估1.3模型参数调优2LightGBM

QYiRen·2022-11-23 06:21

(原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）

来源知乎，作者丨旺仔搬砖记由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列请查阅博客：https://www.zhihu.com/column/c_1487193754071617536离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并

人工智能与算法学习·2022-11-22 21:35

回归模型的评估及超参数调优

一、回归模型在机器学习中，其中算法最为重要一面就是回归算法，回归算法占我们理解机器学习一大块，这一块的学习可以帮助我们掌握超参数的调节。基本上只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。最著名的就是我们的线性回归和逻辑回归，从他们衍生出了岭回归，Lasso，弹性网，除此之外，还有众多分类算法改进后的回归，比如回归树，随机森林的回归，支持向量回归，贝叶斯回归等等。在这里我们使用线性回归

LKID体·2022-11-22 20:10

Hyperopt 超参数调优

本文是对ParameterTuningwithHyperopt一文的翻译。译者在设计深度学习模型的网络结构发现了hyperopt这个大杀器，相比每次手动各种试，用工具批量调节网络中的各种超参数确实能省心不少。不过hyperopt的官方文档描述的太渣，google了一翻，发现这篇博客算是介绍的比较清楚的一个，便顺手翻译了，译文已取得原作者授权。正文开始本文将介绍一种快速有效的方法用于实现机器学习模型

Wang CS·2022-11-22 20:08

机器学习经典算法、如何选择最佳机器学习算法、超参数调优

经典算法所谓“工欲善其事必先利其器”，要解决问题，就要有好的算法。Scikit-Learn库中的几种经典机器学习算法：一、K最近邻（KNN）这个算法思路特别简单，就是随大流。对于需要贴标签的数据样本，他总是会找几个和自己离得最近的样本，也就是邻居，看看邻居是什么标签。如果他的邻居中的大多数样本都是某一类样本，他就认为自己也是这样一类样本。参数k，就是邻居的个数，通常是3，5，7，等不超过20的数字

黎明之道·2022-11-22 20:36

随机森林原理及参数调优

决策树1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。2.案例：图

数据科学家corten·2022-11-22 20:03

机器学习——超参数调优

在实战过程中，需要对机器学习模型进行优化以确保模型的最高准确率，因此，超参数调优参数应运而生，常见的超参数搜索算法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

樱缘之梦·2022-11-22 20:02

一文详解超参数调优方法

超参数调优

PaperWeekly·2022-11-22 20:58

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