机器学习模型调参第4页

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。

2401_85761762·2024-08-26 08:34

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。TensorFlow的核心概念是张量（tensors）和计算图（computationalgraph）。张量是一个多维数组，可以看作是数据的容器。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

AutoML原理与代码实例讲解

然而，机器学习模型的开发过程往往需要大量的专业知识和经验。数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行，这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree

Better Rose·2024-08-24 03:07

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

TensorFlow

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

机器学习常用框架

在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

TensorFlow的介绍和简单案例

它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。数据流图是一个由节点和边组成的有向图，其中节点表示操作，边表示数据的流动。

科学的N次方·2024-03-17 04:39

挑战杯基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

laafeer·2024-02-29 07:45

人工智能与开源机器学习框架

它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。

偶然i·2024-02-25 19:30

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。

小麟School·2024-02-20 21:37

DataCastle 员工离职预测 Baseline

本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维特征选择不均衡样本处理模型调参XGBo

小嗷犬·2024-02-20 21:08

想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现

可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需14GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型，但是ChatGLM-6B是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参

恒TBOSH·2024-02-20 21:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa

stoAir·2024-02-20 20:31

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。

suoge223·2024-02-20 20:28

5G——小区搜索流程

读取到SIB1.小区搜索流程概述：SIB1在PDSCH信道承载，承载SIB1的信道在哪个位置由PDCCH告诉，而PDCCH的基本信息由MIB告诉，MIB信息由广播信道PBCH广播出去，物理信道解调需要解调参考信号

崇子嵘·2024-02-20 15:39

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）

文章目录一、前言二、做出的效果三、SD使用流程1、大模型2、关键字3、调参数一、前言随着mj和sd绘画软件发布之后，AI绘画开始爆火，很多小伙伴已经挖掘出很多的玩法，哪怕最基础的AI美女、AI壁纸、真人漫改等等都赚的盆满钵满

wyply115·2024-02-20 13:49

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译

番茄小能手·2024-02-20 10:23

LSTM 08：超详细LSTM调参指南

本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及Keras实现LSTM05：Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06：Keras

datamonday·2024-02-20 08:00

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

本文深入探讨了特征缩放的本质，探讨了其不同的方法，强调了其重要性，并考虑了其在机器学习模型中的应用的实际意义。在机器学习的世界里，算法学会寻找模式并做出决策，特征缩放是很好的均衡器，确保每

无水先生·2024-02-19 23:50

pritter-Code formatter(代码格式化)配置

二、常见参数说明三、配置步骤步骤一：在VScode下载prettier插件步骤二（第一种方法）：在vscode‘’设置‘‘中进行调参步骤二（第二种方法）：在vscode‘’settings.json‘‘

就叫NaN吧·2024-02-19 21:15

20190801感恩日记

1.感恩最近开始去健身房练力量训练的自己，好久没去，发现身形都变差了，力量训练还是每周坚持一下，保持好的体型2.感恩秋秋分享运营文案怎么写，感恩velly姐和yami分享如何调参数，提升了我拍摄的技术，

Lisa59740·2024-02-19 21:41

作物模型狂奔：WOFOST(PCSE) 数据同化思路

去B吧，这里没图整体思路：PCSE-》敏感性分析-》调参-》同化0、准备工作0.0电脑环境我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。

F_Dregs·2024-02-19 16:20

小程序API能力汇总——基础容器API（三）

completefunction否接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行）successfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数object.success回调参数参数

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 15:24

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。

giszz·2024-02-19 14:43

Task4 - 建模与调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

100MHz·2024-02-19 13:13

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

小程序API能力汇总——基础容器API（一）

如果当前是冷启动，则返回值与App.onLaunch的回调参数一致；如果当前是热启动，则返回值与App.onShow一致。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 10:21

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。

python收藏家·2024-02-15 09:21

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

卡尔曼滤波详解（1）

目录1.核心思想2.五个公式的解读2.1预测部分2.2更新部分3.公式的实际应用4.调参方法1.核心思想首先，卡尔曼滤波器可以用来估计系统的状态，这个状态是时间序列上的，利用上一时刻的状态可以预测当前时刻的状态

见牛羊·2024-02-14 22:11

机器学习在各个行业的应用介绍

通过分析海量金融数据，机器学习模型能够识别潜在的风险客户，从而实现

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 20:45

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。

Jachin111·2024-02-14 13:25

【前沿技术杂谈：AI 模型训练成本】到 2030 年，AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元

jcfszxc·2024-02-14 11:47

使用深度学习进行验证码识别系统搭建（附项目资源）

目录开发环境1项目介绍2导入所需库并定义超参数3验证码数据生成4构建数据管道5模型架构设计6模型训练及调参7模型评估与预测8改进策略9总结与展望项目资源开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年7月21

粥粥坠腻害·2024-02-13 21:41

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

Stable Diffusion在线体验

其他的一些轻量化绘画平台，原理跟stablediffusion基本相似，但可调参数较少，有些效果达不到。现在“提词大

壹米饭·2024-02-13 10:33

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践

+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集、测试数据集准备微调参数调整

North_D·2024-02-12 13:59

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

想要在Mac的集成AMDGPU或外部显卡上训练机器学习模型？PlaidML就是您的最佳选择。任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。

suoge223·2024-02-12 09:25

机器学习流程之收集数据

然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。收集数据是机器学习流程中至关重要的一步，它为模型的训练和优化奠定了基础。

·2024-02-11 17:40

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参

theskylife·2024-02-11 14:39

【平衡小车入门】（PID、FreeRTOS、hal库）

本篇博客记录自己复刻的平衡小车前言一、硬件需求二、最终效果三、整体流程第一步：stm32通过DRV8833电机驱动模块使用PWM驱动直流减速电机第二步：理解PID算法在平衡小车中的应用第三步：PID调参四

海风-·2024-02-11 12:10

hummingbird，一个便于将模型部署到边缘设备的Python库！

而边缘计算设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，也需要能够运行机器学习模型以进行实时推理。PythonHummingbird是一个强大的工具，可以轻松地将机器学习模型部署到边缘设备。

漫走云雾·2024-02-11 05:31

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的「黑魔法」，并应用于更广泛的科学问题...

鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解

人工智能与算法学习·2024-02-10 22:29

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