机器学习模型调参第10页

基于卷积神经网络对垃圾分类与应用

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种流行的机器学习模型，常用于图像分类问题。

kdbshi·2023-12-20 15:38

宣布推出 ML.NET 3.0

作者：JeffHandley排版：AlanWangML.NET是面向.NET开发人员的开源、跨平台的机器学习框架，可将自定义机器学习模型集成到.NET应用程序中。

MicrosoftReactor·2023-12-20 15:29

pandas对每个分组应用apply函数

将不同范围的数值列进行归一化，映射到[0,1]区间：更容易做数据横向对比，比如价格字段是几百到几千，增幅字段是0到100机器学习模型学的更快性能更好1、数据准备imp

测试探索·2023-12-20 12:45

机器学习(十二)：正则化与过拟合(附代码实例)

一、介绍构建一个机器学习模型并不总是一帆风顺的。可能在初步尝试之后，会发现模型在训练数据上的表现非常好，但在新的、未见过的数据上的表现却非常差。这就是所谓的过拟合问题。

算法小陈·2023-12-20 05:13

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个强大的编程接口，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景如下：张量（Tensors）：TensorFlow的核心数据结构是张量，它是一个多维数组或矩阵。

乐神来了·2023-12-20 02:26

机器学习——特征提取

但是，机器学习模型无法处理符号化的文本，只能接收数值型和布尔型数据，需要对数据进行特征提取。特征提取又称特征抽取，是将任意数据（如字典、文本或图像）转换为机器学习的特征向量。

风月雅颂·2023-12-20 00:28

机器学习——数据划分

训练集用于训练数据，生成机器学习模型；测试集用于评估学习模型的泛化性能和有效程度。数据划分一般有留出法、交叉验证法和自助法。

风月雅颂·2023-12-20 00:26

Task4 建模与调参

使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型进行建模:模型调参：贪心调参方法；采用for循环网格调参方法；GridSearchCV贝叶斯调参方法：BayesianOptimization

1598903c9dd7·2023-12-19 16:12

论文阅读/中文记录，材料机器学习：Data-driven based phase constitution prediction in high entropy alloys

etal.Data-drivenbasedphaseconstitutionpredictioninhighentropyalloys[J].ComputationalMaterialsScience,2022,215:111774.文章目录摘要1.引言2.方法2.1数据收集和处理2.2机器学习模型

keith_VV·2023-12-19 15:22

2023年微软开源八个人工智能项目

微软全年发布了不少人工智能和机器学习模型、项目和库，为开源尽了自己的一份力量。以下为诸君呈现值得关注的8个项目。1、OrcaandOrca2微软发布了Orca2。这是一

c++服务器开发·2023-12-19 11:16

评价机器学习模型的指标

为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每一个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价标准有准确率、精确率、召回率和F值等。

白牛DATA·2023-12-19 10:59

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例deephub随着机器学习模型的复杂性和能力不断增加。

baidu_huihui·2023-12-19 08:35

Apollo control之PID算法

Apollostudio官网：Apollo开发者社区(baidu.com)目录1PID简介2PID调参思路3代码4解决积分饱和的方法4.1IC积分遇限削弱法4.2BC反馈抑制抗饱和1PID简介PID算法有时间离散的

无意2121·2023-12-19 01:34

超详细 | 哈里斯鹰优化算法原理、实现及其改进与利用(Matlab/Python)

具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点。

KAU的云实验台·2023-12-18 23:12

亚马逊云科技AI应用 SageMaker 新突破，机器学习优势显著

、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）AmazonSageMaker是一种机器学习服务，帮助开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型

不叫猫先生·2023-12-18 22:58

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN（D3QN）连续动作空间推荐：擅长调参就用

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估

文章目录解决问题设计DMRS仿真参数仿真结果解决问题多普勒/扩展影响十分显著，设计用于信道估计时，需要考虑解调参考信号，5G用DMRS结构而不是CRS结构，因此需要为高速UE设计DMRS结构，DMRS设计是为了提高信道估计并减低

山丘之王岳岳·2023-12-18 09:09

分布式事务的四种解决方案

一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phaseCommit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

青春埋在这·2023-12-18 09:34

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

其实Lasso回归也是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。

统计学家·2023-12-18 06:24

xgboost机器学习算法通俗理解

的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的机器学习模型

DJ.马·2023-12-18 06:39

机器学习之评估机器学习模型

文章代码来源：《deeplearningonkeras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。我们将我们的数据分为训练集、验证集和测试集，我们不通过相同的数据来评估我们用来训练的模型，原因很明显：经过一些很少批次的训练以后，全部的模型都开始过拟合，也就是说，他们在未见过的数据上的表现跟见过的数据比，不光停滞，还有可能下降。机器学习的目标就是要让我们的

辣椒种子·2023-12-18 04:16

机器学习之机器学习的四个标签

机器学习模型的正式评价程序，你们在之前已经看到了其简单的版本如何为机器学习备好数据，什么是“特征工程”学习解决过拟合问题，我们在之前的

辣椒种子·2023-12-18 04:45

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用Map描述用文件夹描述数据集实现训练分词特征提取调参调参训练模型分类情感分析四

放风讲故事·2023-12-18 03:45

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。

迪捷软件·2023-12-17 23:53

张津_lohas·2023-12-17 17:27

【机器学习】044_Kaggle房价预测（机器学习模型实战）

参考自《动手学深度学习》中“Kaggle比赛实战：预测房价”一节一、数据准备首先从网站上下载要获取的房价数据。DATA_HUB是一个字典，用来将数据集名称的字符串和数据集相关的二元组一一对应。二元组包含两个值：数据集的URL和用来验证文件完整性的sha-1密钥。※所有数据都托管在地址为DATA_URL的网站上。获取数据的代码如下：importhashlibimportosimporttarfile

Cyan.__·2023-12-17 09:05

C# WPF上位机开发（内嵌虚拟机的软件开发）

这中间，开发者可以自己调参数、写脚本，十分方便。在所有的配置都ok之后，直接导出为c、c#code，变成最终的软件输出，部署到客户的电脑上面。其实要做到这一点，也不是很复杂。一种

嵌入式-老费·2023-12-17 07:03

AI日报：苹果为使用Mac的人工智能开发者推出开源工具

MLX可通过GitHub获得，旨在简化苹果硬件上的机器学习模型培训和部署。开发细节苹果表示，ML

Nowl·2023-12-16 21:14

50 行代码，看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理！

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助，项目演示效果如下

爬遍天下无敌手·2023-12-16 15:47

cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢？看我50行代码解决

在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题，比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等，在这里呢，我给大家分享一个小的项目案例，大家可以结合我的案例，通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参

weixin_39920397·2023-12-16 15:46

【影像组学入门百问】#25--#26

这可能导致机器学习模型在训练过程中对较多的类别过度拟合，从而降低模型对较少类别的预测性能。

有Li·2023-12-16 11:52

使用 TensorFlow 创建生产级机器学习模型（基于数据流编程的符号数学系统）——学习笔记

资源出处：初学者的TensorFlow2.0教程|TensorFlowCore(google.cn)前言对于新框架的学习，阅读官方文档是一种非常有效的方法。官方文档通常提供了关于框架的详细信息、使用方法和示例代码，可以帮助你快速了解和掌握框架的使用。如果你提到的Jupyter笔记本格式的教程无法在国内运行，你可以尝试其他方式来学习框架。以下是一些建议：一、针对新手的demo初学者的TensorFl

Stitch .·2023-12-16 04:07

lightgbm调参的关键参数

提高准确率：learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。

徐卜灵·2023-12-16 04:42

(代码详解)绘制气泡图+详细讲解图例设置+如何正确理解气泡图+气泡大小、颜色+调参

目录气泡图简介：一、导入库二、准备数据三、画气泡图--基础版四、画气泡图--进阶版一(控制气泡大小)解读气泡图：五、画气泡图--进阶版二(控制气泡颜色)(一)用参数c控制气泡颜色(二)用for循环的方法控制气泡颜色(三)给气泡分配指定的颜色(调整气泡颜色分配)六、添加图例(一)图例的一些基本设置--参数讲解(二)图例的排列方式--横向排放(三)调整图例可视化图形大小及透明度(四)给图例添加标题(五

青春之我_XP·2023-12-16 00:29

(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)

目录一、完整代码二、调参目的介绍三、代码详解(分段介绍)第一步：导入库第二步：导入数据第三步：处理数据第四步：创建一个名为"line"的Line对象第五步：添加数据第六步：设置全局选项(1)折线图标题设置

青春之我_XP·2023-12-16 00:59

(代码详解)plt.bar()+plt.text()+画直方图/柱状图+调参美化+修改图的背景颜色+添加网格线+设置直方图的随机填充颜色

目录一、目的：二、数据集：三、完整代码：四、代码解析(上面的完整代码分开讲解)：(一)plt.bar()参数补充1：分别给每根柱子设置宽度补充2：使每根柱子的填充颜色随机(二)plt.tetx()参数(三)修改背景颜色(四)添加网格线(五)写个for循环，将plt.bar()和plt.text()整合到一起一、目的：下面介绍如何利用python画直方图/柱状图，并且美化，得到如下图：二、数据集：导

青春之我_XP·2023-12-16 00:58

联邦边缘学习中的知识蒸馏综述

如何在保护数据隐私的前提下,利用它们训练出性能优异的机器学习模型,一直是业界关注的难点。为此,联邦学习应运而生,它允许在终端本地训练并协同边缘服务器进行模型聚合来实现分布式机器学习。

MCRG·2023-12-15 11:09

联邦蒸馏中的分布式知识一致性 | TIST 2024

联邦蒸馏中的分布式知识一致性|TIST2024联邦学习是一种隐私保护的分布式机器学习范式，服务器可以在不汇集客户端私有数据的前提下联合训练机器学习模型。通信约束和系统异构是联邦学习面临的两大严峻挑战。

MCRG·2023-12-15 11:38

联邦多任务蒸馏助力多接入边缘计算下的个性化服务 | TPDS 2023

但是由于用户的行为模式与服务需求的多样,不同设备上的数据分布与模型的任务需求往往存在显著差异,叠加MEC场景设备硬件配置高度差异化、通信受限等多重限制，给部署与协同训练机器学习模型带来了挑战。

MCRG·2023-12-15 11:22

特权FPGA学习笔记

vivadoHLS------------->RTL门电路，省去了HDL语言的中间转换，可以看作是C向C#的演进，基于zynq面向以前使用C的开发人员，但是个人觉得，HDL存在且未被C取代，工具的着眼点就是面向底层调参

chinxue2008·2023-12-15 11:25

机器学习模型评估指标

1.回归模型评估指标(1).绝对误差预测和实际之间误差的绝对值之和。(2).均方误差预测和实际之间距离之差平方和的均值2.分类的评估准则分类的评估标准很多，不同的评估标准侧重点不一样，我们不可能做到万事俱备，甚至有的指标是相互冲突。我们这里先引入混淆矩阵。假设我们要做二分类，标签为0和1，预测值当然也是0和1预测为0预测为1真实标签为0TNFP真实标签为1FNTP我们以预测为标准，来分析结果，如果

歌者文明·2023-12-14 18:59

【Python百宝箱】从平凡到卓越：如何通过评估和调优提升机器学习模型质量

提升机器学习模型性能的终极指南：评估和调优工具大揭秘前言在机器学习领域，评估和调优是提升模型性能的关键步骤。

friklogff·2023-12-14 18:22

【小沐学Python】Python实现WebUI网页图表（gradio）

入门代码3.2组件属性3.3多个输入和输出组件3.4图像示例3.5聊天机器人3.6模块：更灵活、更可控3.7进度条结语1、简介https://www.gradio.app/Gradio是用友好的网络界面演示机器学习模型的最快方法

爱看书的小沐·2023-12-14 18:42

机器学习的 Webshell 检测

咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍本课题旨在研究机器学习在Webshell检测中的应用，以目前应用广泛的服务器端语言PHP为例，通过学习和研究PHPWebshell在检测中的对抗手段，收集充分的黑白样本用于机器学习模型训练

做阿尔法的狗·2023-12-14 17:54

【机器学习】多模态机器学习

多模态机器学习是指利用多种不同的数据类型（如图像、文本、音频等）来训练和优化机器学习模型。

Bosenya12·2023-12-14 14:35

【基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合】

本文将介绍一种基于长短时记忆网络（LSTM）的电商评论情感分析方法，使用Flask进行数据展示与Sklearn进行机器学习模型构

爱欲无极·2023-12-14 13:32

ESP32使用mpu6050以及pid调参

pid//pid参考教程https://www.xpstem.com/article/10120#include#includeMPU6050mpu6050(Wire);//pid相关参数unsignedlonglastTime;doubleInput,Output,Setpoint;doubleITerm,lastInput;doublekp,ki,kd;intSampleTime=1000;/

dsxcode·2023-12-07 00:20

文献速递：多模态影像组学文献分享(一种诊断方法结合了多模态放射组学和基于腰椎CT及X光的机器学习模型，用于骨质疏松症)

文献速递：多模态影像组学文献分享:(一种诊断方法结合了多模态放射组学和基于腰椎CT及X光的机器学习模型，用于骨质疏松症)**Title题目AdiagnosticapproachintegratedmultimodalradiomicswithmachinelearningmodelsbasedonlumbarspineCTandX‑rayforosteoporosis

有Li·2023-12-06 18:47

【学习记录】PID原理学习以及在matlab/simulink中实现PID调参

PID是什么PID：基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式：比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）现在——过去——将来实例使用比例控制（P）r：希望输出x：实际输出e：误差（error）在simulin

dumpling0120·2023-12-06 18:46

【HyperQuest】调参

以此篇文章记录我的调参结果和个人总结，如果大家有更好的效果，欢迎留言交流~2调参思路最开始：没有regulation，learningrate较大，网络模型简单如果train和test接近且准确率高，说明模型

MORE_77·2023-12-06 17:22

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