参数调优第10页

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

RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优

公号：码农充电站pro主页：https://codeshellme.github.io目录1，集成算法之bagging算法2，随机森林算法3，随机森林算法的实现4，随机森林算法的使用5，模型参数调优6，

码农充电站·2022-11-22 20:26

R语言机器学习mlr3：超参数调优

医学和生信笔记·2022-11-22 20:25

随机森林算法的超参数调优

超参数调优RandomSearch方法GridSearchCV调参RandomSearch方法fromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearchCV#参数配置

佐佑思维·2022-11-22 20:24

随机森林特征重要性计算_随机森林算法工作原理及重要性

说到机器学习，不得不提及一下随机森林算法，随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。

嗯是我·2022-11-22 19:09

百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解

目录一、模型选择：1.回归任务2.分类任务3.场景任务二、模型训练：1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则三、超参优化：1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法四、效果展示：1.可视化输入与输出2.巧用VisualDL3.权重可视化五、总结与升华：一、模型选择：1.回归任务人脸关键点检测人脸关键点检测任务中，输出为人脸关键点的数量x2，即每个

andelileidisi·2022-11-22 17:21

决策树建模完整流程

《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#105目录一.数据处理(一)数据预处理(二)训练、测试数据分割二.试探建模极限三.参数调优(预剪枝)1.参数网络扫描2.参数评估

老饼讲解机器学习·2022-11-22 09:10

DIFFACE: BLIND FACE RESTORATION WITH DIFFUSED ERROR CONTRACTION 扩散误差收缩的盲人脸恢复（From：ICLR2023）

设计了各种约束来提高恢复质量，如此多的约束使得训练变得不必要的复杂，往往需要大量的超参数调优来在这些约束之间进行权衡。生成对抗模型的不稳定性使得训练更具挑战性

省油的灯c·2022-11-21 09:34

机器学习——决策树模型：Python实现

DecisionTreeRegressor）2案例实战：员工离职预测模型搭建2.1模型搭建2.2模型预测及评估2.2.1直接预测是否离职2.2.2预测不离职&离职概率2.2.3模型预测及评估2.2.4特征重要性评估3参数调优

扬帆起航追太阳·2022-11-20 14:52

keras中保存与调用预训练（离线）模型

有时已经完成了模型参数调优的步骤，但若没保存模型，每次实验都得重新训练，才能进行下一步的调整，这大大增加了时间与精力。此时保存模型的h5模型就尤为重要了。

噜噜啦啦咯·2022-11-20 13:35

297个机器学习彩图知识点（4）

梯度下降口诀5.梯度6.贪心算法7.网格搜索8.哈达马乘积9.汉明损失10.不平衡-SVM11.异常处理12.黑塞矩阵13.异方差14.隐含层15.HINGELOSS16.范数惩罚17.隐藏单元激活函数18.超参数调优

冷冻工厂·2022-11-20 09:22

大数据最佳实践-spark

目录概述TungstenBroadcasttopNAccumulatorsparkblockmanagerAPI调优参数调优资源调优其他代码实战减少数据结构的大小选择数据格式调整分区数资源调优代码实战构建应用常用算子

猿与禅·2022-11-20 09:10

机器学习笔记分类与回归问题深度学习参数介绍及CNN网络搭建介绍

深度学习能做什么二机器学习的定义三机器学习算法分类分类，回归的区别：分类，回归问题的共同点：线性回归线性回归的损失（损失函数/cost/成本函数）四深度学习中超参数的介绍：1什么是超参数，参数和超参数的区别：2神经网络中包含哪些超参数：3为什么要进行超参数调优

pistachioo·2022-11-20 06:13

14种分类算法进行文本分类实战

.52phm.cn/blog/detail/19前言本篇文本分类实战训练是以完整的文本分类项目流程来写的，比较适合进阶和提高《获取数据》——《数据分析和处理》——《特征工程与选择》——《算法模型》——《性能评估/参数调优

52phm社区·2022-11-20 03:40

python神经网络调节参数_代码详解：一文掌握神经网络超参数调优

全文共7002字，预计学习时长14分钟或更长神经网络在通信行业和研究中的使用十分常见，但令人遗憾的是，大部分应用都未能产出足以运行其他算法的高性能网络。应用数学家在开发新型优化算法时，喜欢进行功能测试，有时也被称为人造景观。人造景观有助于从以下方面比较各算法的性能：·收敛(算出答案的速度)·精准度(与正确答案的接近程度)·稳健性(是否所有功能表现优良，或仅一小部分如此)·综合表现(如概念复杂度)浏

weixin_39989159·2022-11-19 17:19

tomcat参数优化

Tomcat并发优化参考及部分来源：tomcat8.0基本参数调优配置,普通但有效的JVM参数和命令，配个GC日志呗，不然咋分析故障原因Tomcat配置文件server.xml中minProcessors

梁正雄·2022-11-19 04:08

算法-lightgbm cheatsheet

参考链接：1.API接口区别实战2.参数及调参思路3.交叉验证参考代码14.交叉验证参考代码25.参数调优-网格搜索16.参数调优-网格搜索2

哥德巴赫的猜想·2022-11-15 09:54

apache doris的一些重点笔记，参数实践调优

参数调优：FE参数：这里设置为：3-5sbdbje_replica_ack_timeout_second这里设置为：20=========================================

黄瓜炖啤酒鸭·2022-11-10 11:03

基于Matlab使用 System 对象模拟惯性测量单元测量仿真（附源码）

二、硬件参数调优以下参数对硬件限制或缺陷进行建模。有些可以通过校准进行校正。MeasurementRange确定陀螺仪报告的最大绝对值。较大

珞瑜··2022-11-09 10:41

【DB&AI】《基于机器学习的数据库技术综述》

目录原文链接文章结构导图整体概述具体概念解释与分析基于机器学习的数据库技术机器学习技术带来的挑战原文链接《基于机器学习的数据库技术综述》李国良、周煊赫等著，发表于《计算机学报》，2020-11-5.文章结构导图整体概述传统数据库技术往往依赖于启发式算法或者人工干预，例如数据库参数调优

Carl39·2022-11-08 19:59

机器学习超参调优：常用8种方法

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。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。

算法channel·2022-11-05 14:37

干货！针对知识图谱学习的高效超参搜索算法

超参数调优对于知识图谱学习是一个重要问题，会严重影响模型性能，但由于模型训练时间长，现有的超参数搜索算法往往效率低下。为解决这一问题，我们详细地分析了不同超参数的性质，及子图到全图的迁移能力。

AITIME论道·2022-11-05 14:26

机器学习超参数调优总结(PySpark ML)

ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数。这也称为调优。可以对单个的估计器(如LogisticRegression)进行调优，也可以对包括多种算法、特性化和其他步骤的整个pipeline进行调优。用户可以一次调优整个Pipeline，而不是分别调优Pipeline中的每个元素。ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数。这也称为调优

Python数据挖掘·2022-11-04 19:44

GC调优-XX:PrintGCDetails深度解析

GC）调至10m，new一个50m的数组对象，发生OOM源码packagecom.adun.test_jvm;/***@authorzhudunfeng*@date2020/8/2922:13**JVM参数调优

Mr.敦的私房菜·2022-11-02 09:06

HiveSQL优化技巧总结

.聚合操作--groupingsets、cube、rollup5.1groupingsets5.2cube5.3rollup6.unionall时可以开启并发执行7.表的join优化8.数据倾斜8.1参数调优

笑看风云路·2022-11-02 07:47

讲讲你们对MySQL是怎么调优的？

候选者：而对于MySQL内部的参数调优，由专业的DBA来搞。面试官：扯了这么多，你就是想表达你不会MySQL参数调优，对吧候选者：草，被发现了。

知食份子.·2022-10-31 17:06

spark_sql 参数调优

sparkSql参数调优目录前言异常调优spark.sql.hive.convertMetastoreParquetspark.sql.files.ignoreMissingFiles&&spark.sql.files.ignoreCorruptFilesspark.sql.hive.verifyPartitionPathspark.files.ignoreCorruptFiles

weixin_43363407·2022-10-30 19:19

Spark3.0 Sql 使用HiveTableScanExec 读取Hive orc表源码分析及参数调优

Spark3.0Sql使用HiveTableScanExec读取Hiveorc表源码分析及参数调优1环境准备1.1示例代码importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectSparkSqlHive

fir_dameng·2022-10-30 19:15

整理了18家大厂Java面试题共350道（分布式+微服务+高并发）

一、性能调优系列1.Comcat性能调优JVM参数调优:-Xms表示JVM初始化堆的大小，一Xmx表示JVM堆的最大值。这两个值的大小一般根据需要进行设置。

跟着我学Java·2022-10-29 07:19

Hadoop 3.x（生产调优手册）----【Hadoop综合调优】

生产调优手册）----【Hadoop综合调优】1.Hadoop小文件优化方法1.Hadoop小文件弊端2.Hadoop小文件解决方法2.测试MapReduce计算性能3.企业开发场景案例1.需求2.HDFS参数调优

在人间负债^·2022-10-28 20:00

Apache Doris1.0版本集群搭建、负载均衡与参数调优

首先下载包，有源码和预编译两种包。我这用的预编译下载|ApacheDoris我的架构是3FE+7BE首先操作系统安装要求#设置系统最大打开文件句柄数vi/etc/security/limits.conf*softnofile65536*hardnofile65536时钟同步Doris的元数据要求时间精度要小于5000ms，所以所有集群所有机器要进行时钟同步，避免因为时钟问题引发的元数据不一致导致服

Mumunu-·2022-10-24 17:40

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分三)

ALS8.2显式和隐式反馈8.3缩放正则化参数8.4冷启动策略8.5代码示例:9.频繁模式挖掘(FrequentPatternMining)FP-GrowthPrefixSpan10.ML优化：模型选择和超参数调优模型选择

Thomson617·2022-10-24 07:06

调参太费力？自动化机器学习（AutoML）来了！

还是参数调优?先来看看机器学习项目实战可划分为哪几个具体阶段。

咖哥·2022-10-21 07:21

大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测

4.2.3异常值处理4.3探索性数据分析4.3.1城区数量分布情况4.3.2城区房价情况4.3.3学区房对房价的影响4.3.4地铁对房价的影响4.3.5各特征的相关性4.4特征工程4.5模型构建4.6参数调优

艾派森·2022-10-21 07:48

Hive参数调优大全

一、开启本地MR模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 (1)开启本地mr sethive.exec.mode.lo

№一个达不刘·2022-10-18 10:34

面试官关于MySQL事务、锁、MVCC的N个连环炮，见招拆招！

候选者：而对于MySQL内部的参数调优，由专业的DBA来搞。面试官：扯了这么多，你就是想表达你不会MySQL参数调优，对吧

石杉的架构笔记·2022-10-08 07:15

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