机器学习模型调参

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

为了解决这一问题，将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

该template有许多可调参数（tile因子

·2025-03-11 19:35

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

python | flower，一个强大的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（FederatedLearning，FL）逐渐成为一个重要方向。

双木的木·2025-03-09 19:11

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

DeepSeek保姆级教程！零基础玩转「最强开源模型」，手把手教你成为AI高手（附实战代码+资源包）

本文从原理到实战，带你解锁DeepSeek-R1-Lite-Preview，文末免费领取模型权重+调参秘籍！”---一、DeepSeek凭什么火？

小蛋6g·2025-03-09 12:17

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

介绍常见的图片分类模型与算法

1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前，传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模

萧鼎·2025-03-07 19:31

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-05 18:55

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

内容涵盖学习率、正则化、采样策略、早停法等关键环节，帮助读者快速掌握工业级调参方案。1.XGBoost的三大类参数（通用参数、Booster参数、任务参数）分别是什么？

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

程序员未来黄金赛道：AI与大模型引领职业新机遇

2025年，人工智能（AI）与大型机器学习模型（LLM）的爆发式发展正重塑技术行业格局。面对AI编程工具日益强大的代码生成能力，程序员的职业角色面临深刻转型。如何在这场变革中抢占先机？

AI学习不迷路·2025-03-04 05:58

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。

执于代码·2025-03-03 23:39

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

Python神器PyVISA：5分钟搞定仪器远程控制（附实战代码）

痛点：实验室手动调参数？生产线重复测试效率低？解决方案：用Python+PyVISA实现“一键自动化”，支持GPIB/USB/TCP等多种接口！

新能源汽车--三电老K·2025-03-02 21:16

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****三、Top-kvs.Top-p对比分析****四、联合使用与调参建议

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

机器学习----奥卡姆剃刀定律

奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启

AI自修室·2025-02-27 06:00

零基础学习机器学习分类模型

我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

算法与数据·2025-02-24 01:22

LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3)，qlora微调deepseek记录

前言上篇文章记录了使用lora微调llama-1b，微调成功，但是微调llama-8b显存爆炸，这次尝试使用qlora来尝试微调参数体量更大的大语言模型，看看64G显存的极限在哪里。

闻道且行之·2025-02-24 01:49

编程小白冲Kaggle每日打卡（14）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞你的第一个机器学习模型

Kaggle官方课程链接：YourFirstMachineLearningModel本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。YourFirstMachineLearningModel建立你的第一个模型。好哇！选择建模数据你的数据集有太多的变量，你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将如此庞大的数据量缩减到你能理解的程度？我们将从使用直觉选择几个变量开始。后续课程将向您展示自动

AZmax01·2025-02-23 17:26

TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

TensorFlow用于构建和训练我们的机器学习模型，Pand

大数据张老师·2025-02-23 11:42

什么是机器学习?

二、主要特点机器学习的主要特点包括：1、数据驱动：机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力，所谓“Garbagein,garbag

CM莫问·2025-02-23 05:53

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

Rocky006·2025-02-22 15:06

人工智能训练师如何做文本数据标注？

文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。

小宝哥Code·2025-02-22 10:27

一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）

一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经

大模型研究院·2025-02-22 06:54

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。NVIDIA长期处于人工智能硬件开发的最前沿，它再次凭借由Blackwell架构驱动的B200提高了标准。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

使用shell脚本运行python程序

在训练深度学习模型时，为了解放生产力，避免手动调参等，一般写成shell脚本的形式，执行一次shell就可以把所有的python程序给运行完毕。

GiantGo·2025-02-21 05:15

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

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