机器学习模型调参第4页

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

使用 Python 进行自然语言处理第 3 部分：使用 Python 进行文本预处理

一、说明文本预处理涉及许多将文本转换为干净格式的任务，以供进一步处理或与机器学习模型一起使用。预处理文本所需的具体步骤取决于具体数据和您手头的自然语言处理任务。

无水先生·2024-02-01 13:13

Django如何调用机器学习模型进行预测

Django是一个流行的PythonWeb框架,它可以很方便地集成机器学习模型,进行预测和推理。我将介绍如何在Django项目中调用训练好的机器学习模型,并实现一个预测接口。

qa浪涛·2024-02-01 13:10

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集

jcfszxc·2024-02-01 11:59

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习——随机森林sklearn参数调节交叉验证法调参

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

AI项目落地成功因素：数据和机器学习模型的选择

构建机器学习模型时，需要考虑几个关键要素：计算能力、算法和数据。公司往往会将大部分资源集中于开发正确的、无偏见的算法，并加大对计算能力的投入，而在运行模型前，数据通常靠边站或完全被抛诸脑后。

澳鹏Appen·2024-02-01 05:11

乱调参数试错的生物科技

就是针对那个肥胖基因提高作物产量的文章，有人说，感觉像是一个新手码农，面对一份庞大又复杂的、完全看不懂的代码，乱调参数。

立工丁·2024-01-31 22:47

如何提高图像分类准确率？

或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

Steven_ycs·2024-01-31 14:57

机器学习模型预测贷款审批

机器学习模型预测贷款审批作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

i阿极·2024-01-31 13:33

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

Opencvnumpy这段代码是一个图像预处理函数，用于对输入的图像进行一系列处理，以便将其用于某些机器学习模型的输入。

XD742971636·2024-01-31 11:03

【深度学习： Encord Active平台】Encord 中的数据、标签和模型质量指标

定义质量指标数据质量指标标签质量指标模型质量指标自定义质量指标结论在使用数据集或开发机器学习模型时，经常会发现自己在查找或假设具有某些属性的数据子集、标签或模型预测。

jcfszxc·2024-01-31 10:00

【深度学习每日小知识】Model Accuracy 模型准确率

有多种不同的方法来衡量模型的准确性，具体取决于机器学习模型的类型和要解决的问题的性质。一些常见的方法包括分类精度、均方误差和平均绝对误差。分类准确率是分类任务模型准确率的常用衡量标准，定义为模型做

jcfszxc·2024-01-31 10:15

第4章 python深度学习——（波斯美女）

第4章机器学习基础本章包括以下内容：除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题

weixin_42963026·2024-01-31 05:25

从Y = X到构建完整的人工神经网络

让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。然后，我们将逐步增加一些参数到模型中，直到我们建立了一个单个神经元，这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着，神经元从数学公式映射成图

将_4c15·2024-01-30 23:55

多线程实现批量更新

开启线程池，针对集合的大小进行调参，

c_gentle·2024-01-30 23:54

python+keras搭建的模型部署至嵌入式端PSoc6

前面已经写了文章描述如何搭建简单的水果分类模型，本文将介绍如何将搭建的模型部署至嵌入式端，本文利用MLConfigurator提供的配置程序MLConfigurator来导入预先训练好的机器学习模型，而它的目前版本仅支持

deleteeee·2024-01-30 08:24

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。

加百力·2024-01-30 07:28

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器

Le0v1n·2024-01-30 07:08

对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME

目录介绍：数据：数据处理：随机森林建模：LIME例一：例二：介绍：LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)是一种解释机器学习模型的方法。

取名真难.·2024-01-30 06:04

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）nthread=1时，使用1个CPU进行运算。scale_pos_weight正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

探索AI助手ChatGPT实际应用场景

Prompt是针对机器学习模型的输入，它提供了一个清晰、简洁的问题描述，并指示模型生成合适的答案。正确的Prompt可以帮助ChatGPT生成更准确和有用的回答，进而提升用户体验。

Just_Paranoid·2024-01-29 17:28

关于如何选择训练模型中的随机种子

Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision参考论文：https://arxiv.org/abs/2109.08203v1于是设置随机种子为3407，但是并无效果；寻找办法2：参考文章：【调参侠的修炼笔记

wwqily·2024-01-29 16:13

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

两轮平衡小车制作保姆式教程（4）——调参保姆级教程

✅作者简介：大家好我是：麦克斯科技，希望一起努力，一起进步！个人主页：麦克斯科技系列专栏：两轮平衡小车制作保姆式教程️非常欢迎大家在评论区留言交流，互相学习！提前声明：博客中给出的代码经过多个项目测试，实测能用，性能稳定，请大家放心使用！前言本系列博客将从硬件到软件详细介绍“如何制作一辆两轮自平衡小车”，笔者毫无保留，以最通俗易懂的语言，以最简单的实现方案，分享自己从0到1制作平衡小车的全过程，相

麦克斯科技·2024-01-29 04:58

无人机调试开源软件

APMPlanner2.0：专为ArduPilot自动驾驶仪设计的调参工具，具备直观的图形界面，简化了复杂的配置过程。用户可以轻松设置飞行模式、电机方向、遥控器映射等，同时实时查看飞行状态。

道亦无名·2024-01-28 22:14

一文深度解读模型评估方法

一、评估预测误差情况机器学习模型预测误差情况通常是评估的重点，它不仅仅是学习过程中对训练数据有良好的学习预测能力，根本上在于要对新数据能有很

算法进阶·2024-01-28 20:21

AAAI最佳论文Informer 复现（含python notebook代码）

最初复现的时候大部分都沿用args里的default，后面再尝试改用自己的数据+调参（哈哈至今也无法参透调参的这部分

fluentn·2024-01-28 19:22

用机器学习方法来预测设备故障

最近做了一个项目，根据设备的状态，来判断设备是否有故障，这里总结一下所用到的数据探索，特征工程以及机器学习模型等方法。

gzroy·2024-01-28 18:30

机器学习模型的保存和加载

当我们的数据集的数量非常庞大的时候，并不适合每次运行的时候都加载一遍，那样的话，所需要的时间就非常庞大。因此我们需要进行模型保存1.模型保存APIjoblib.dump(estimator,filename)estimator:就是我们训练完成的模型filename：就是我们要保存的文件名，通常，文件名的后缀用.pkl来保存2.模型加载joblib.load(filename)filename:传

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

深度学习-使用Labelimg数据标注

用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域，为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。

Damon小智·2024-01-28 14:28

【大数据】Flink 中的状态管理

很多算子都会不断地读取并更新某些状态，例如：窗口内收集的记录，输入源的读取位置或是一些定制的，诸如机器学习模型之类的特定应用状态。无论是内置状态还

G皮T·2024-01-28 06:13

惊为天人，NumPy手写全部主流机器学习模型，代码超3万行

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|深度学习这件小事用NumPy手写所有主流ML模型，普林斯顿博士后DavidBourgin最近开源了一个非常剽悍的项目。超过3万行代码、30多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？NumPy作为Python生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。它为Python提供高效率的多维数组计算，并提供了一系列

小白学视觉·2024-01-28 01:15

1、什么是特征工程

在这门课程中，你将学习到构建一个优秀的机器学习模型过程中最重要的一步：特征工程。

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第四章 - 生成对抗网络（GANs），AI的“造假”高手

生成对抗网络（GANs）是一种特殊的机器学习模型，

百家峰会·2024-01-27 17:40

滴滴基于 Ray 的 XGBoost 大规模分布式训练实践

背景介绍作为机器学习模型的核心代表，XGBoost在滴滴众多策略算法业务场景中发挥着至关重要的作用。因此，保障并持续提升XGBoost模型的离线训练及在线推理稳定性一直是机器学习平台的重点工作。

滴滴技术·2024-01-27 17:58

使用 Databricks+Mlflow 进行机器学习模型的训练和部署

ML工作流的痛点机器学习工作流中存在诸多痛点：首先，很难对机器学习的实验进行追踪。机器学习算法中有大量可配置参数，在做机器学习实验时，很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。其次，机器学习实验的结果难以复现。没有标准的方式来打包环境，即使是相同的代码、相同的参数以及相同的数据，也很难复现实验结果。因为实验结果还取决于采用的代码库。最后，没有标准的方式管理模型的生命周期

阿里云云栖号·2024-01-27 17:18

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（一）

在本教程中你将学习：如何对数据集执行全文关键字搜索（可选使用过滤器）如何使用机器学习模型生成、存储和搜索密集向量嵌入如何使用ELSER模型生成和搜索稀疏向量如何使用Elastic的倒数排名融合(RRF)

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-27 14:05

vue3预览pdf文件的几种方法

文章目录vue3预览pdf集中方法方法一：方法二：展示效果：需要包依赖：代码：方法三：展示效果：需要包依赖：代码：自己调参数，选择符合自己的vue3预览pdf集中方法方法一：iframe：这种方法显示有点丑方法二

夜空孤狼啸·2024-01-27 12:05

8 个Python库！提高数据科学工作效率

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。

人帝·2024-01-27 11:39

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

机器学习周记（第二十周：文献阅读-TCN and LSTM）2023.12.4~2023.12.10

本周也针对论文模型进行了简单的复现，预测结果并不非常准确，仍需进一步优化和调参。ABS

Slender2001·2024-01-27 08:12

机器学习 | Python算法XGBoost

下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learningrate）：学习率控制每个回归树（boostinground）对最终预测结果的贡献程度。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

Robot Global合作机构

RobotGlobal与全球顶级AI公司进行深度合作，确保AI性能，安全达到全球领先水平，MightyAI是计算机视觉和自然语言处理之类的人工智能的公司、MABL是基于ml的测试自动化的领先SaaS提供商，使用专有的机器学习模型自动识别应用程序

Robot_Global·2024-01-26 20:55

R机器学习mlr3：超参数调优

很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"！确实差不多，而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好！这就好比打游戏，"一顿操作猛如虎，一看战绩0比5"！

医学和生信笔记·2024-01-26 15:28

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

模型如何做出来的一般步骤是的，一般情况下，选择模型架构后需要进行调参，并在训练过程中生成最终的模型。调参是为了优化模型的性能，确保模型能够在给定任务上表现良好。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

我们是如何测试人工智能的（二）数据挖掘篇

前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师80%的时间都是在跟数据打交道，国内在AI上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。

孙高飞·2024-01-26 10:32

vue3 watch理解

监听变化vue3版本watch(1,2,3)接收三个参数第1个参数需要监听的数据第2个参数是监听的回调参数回调里常用的两个参数,(一,二)=>{第一个参数是新值,第二个参数是旧值其实还有第三个参数是个函数清除副作用

前端专业写bug·2024-01-26 10:36

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

AutoML是AzureDatabricks的一项功能，它自动的对数据进行清理和特征工程并使用数据尝试多种算法和参数来训练最佳机器学习模型。

AI普惠大师·2024-01-26 07:55

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