机器学习模型调参第8页

GAN在图像数据增强中的应用

这种方法特别适用于训练数据有限的情况，可以通过增加数据的多样性来提高机器学习模型的性能和泛化能力。

LittroInno·2024-01-19 14:22

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（四）

二、术语2.1.gradioGradio是一个Python库，它可以帮助我们轻松地为机器学习模型创建用户界面。它提供了一个简单而强大的方式，让我们能够通过图形界面与模型进行交互。

charles_vaez·2024-01-19 13:31

3、建立你的第一个机器学习模型

建造你的第一个模型，万岁！本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、为建模选择数据1.1选择预测目标2、选择“特征”3、构建模型1、为建模选择数据您的数据集中有太多的变量，以至于您无法理解，甚至无法很好地打印出来。你怎样才能把这么庞大的数据压缩成你能理解的东西呢？我们先用我们的直觉挑选一些变量。稍后的课程将向

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:12

《GitHub Copilot 操作指南》课程介绍

第1节：GitHubCopilot概述一、什么是GitHubCopilot什么是GitHubCopilotGitHubCopilot是GitHub与OpenAI合作开发的编程助手工具，利用机器学习模型生成代码建议

韩茹_·2024-01-19 10:57

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。

星宇星静·2024-01-19 04:18

代码随想录day31 贪心算法初探

个人理解就像卡哥视频里说的一样，感觉贪心算法确实没什么固定的套路，唯一的思路就是求局部最优解然后推广到全局最优解，但是什么是局部最优解，这个需要慢慢做题来摸索总结，有点像调参，蛮玄学的，纯考脑子455.

nahiyil·2024-01-18 23:31

Jetson Nano官方镜像下载&烧录

JetsonNanoNVIDIA官方镜像下载&烧录前言一、NVIDIAJetson官方镜像下载二、JetsonNano镜像烧录前言我的小组是做边缘智能方向的，而我的近期目标是在轻量化设备上部署简洁的机器学习模型

BAs533·2024-01-18 19:40

浅谈数据流水线

ThoughtWorks·2024-01-18 15:05

模型服务网格：云原生下的模型服务管理

作者：王夕宁模型服务网格（ModelServiceMesh）是一种架构模式，用于在分布式环境中部署和管理机器学习模型服务。

阿里云云原生·2024-01-17 22:03

机器学习中常见的过拟合解决方法

当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性，这

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统

文章目录基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分0.5

星川皆无恙·2024-01-17 18:39

betaflight 代码结构

.betaflight代码结构如下表所示betaflight体系结构应用层CMSosd调参FlightfailsafegpsrescuePIDMixer抽象基础功能config飞控配置信息读写以内置flash

shanggl8·2024-01-17 06:19

Matlab 填补缺失数据

：%%填补tianchong.mfunction[mat]=tianchong(SST,SST1)%%这个函数用于对有缺失区域的数据进行填充%输入：%SST待填补的灰度矩阵%SST1模板灰度矩阵%t可调参数

流浪猪头拯救地球·2024-01-17 00:27

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

互联网加竞赛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

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]：一、坐标系和坐标系变换

回想下自己的学习历程，真正有挑战性的不是模型结构，不是繁琐的训练和调参，而是数据的制作！！！

Way_X·2024-01-16 21:09

人工智能培训靠谱吗

人工智能工程师负责创建和开发自动化系统、算法和机器学习模型，以实现自主决策和任务执行。

人工智能技术与咨询·2024-01-16 17:42

Python数据分析案例31——中国A股的月份效应研究(方差分析，虚拟变量回归)

不弄那些复杂的机器学习模型了，经管类同学就用简单的统计学方法来做模型就好。

阡之尘埃·2024-01-16 14:49

什么是预训练Pre-training—— AIGC必备知识点，您get了吗？

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:02

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

参考文献DeepSpeed简介随着机器学习模型变得越来越复杂和庞大，训练这些模型所需的计算资源也在不断增加。

AI Player·2024-01-16 12:31

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手，进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现，以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化关注TechLead，分享AI全维度知识。

TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

探索EagerExecution，了解在TensorFlow中默认启用它的好处TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，可以更轻松地构建和部署机器学习模型。

AI-智能·2024-01-16 10:43

使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤：数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB

AI-智能·2024-01-16 10:42

自然语言中的神经网络基础（1）

感知机模型是最简单的也是最早出现的机器学习模型，我们使用“面试官打分”的例子来说明，假设有n个面试官对面试者进行打分x1,x2...xn，显然

makelope·2024-01-16 07:48

机器学习——eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型实战

I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法（若要详细了解可以参考这篇paper，但不一定能打开)(｡ì_í｡)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅

Alphoseven·2024-01-16 07:46

Github Copilot 的使用方法和快捷键

GithubCopilot是一款由GitHub和OpenAI合作开发的智能代码助手，它使用机器学习模型生成代码建议。

不爱敲代码吖·2024-01-15 21:11

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--概念与学习框架

大规模机器学习模型：具备超强的表达能力，可以解决很多难度非常大的学习问题。大规模计算机集群：以GPU集群为主，有着强大的并行度和计算能力，可以使复杂的训练过程变得更加高效。

十有久诚·2024-01-15 19:00

43、机器学习模型运行期间要做什么

最近有一个问题询问“当ml脚本运行时如何不浪费时间/拖延？“。我认为这是一个重要的问题。我认为这个问题的答案显示了你的工作方法的组织或成熟程度。我在这个问题上留下了一个小小的评论，但是在这篇文章中，我详细说明了我的答案，并给出了一些关于如何考虑这个问题，最小化它甚至完全避免它的观点。少运行实验考虑一下为什么要执行模型运行。您几乎肯定会进行一种探索性数据分析。您试图了解您的问题，以达到特定准确度的结

攻城狮笔记·2024-01-14 15:51

机器学习基本算法：算法流程和算法分类

1、算法流程机器学习的过程是一个完整的项目周期，其中包括数据的采集、数据的特征提取与分类，之后采用何种算法去创建机器学习模型从而获得预测数据。

缘起性空、·2024-01-14 15:13

使用A股指数进行机器学习模型回测 | Qlib从入门到精通 #7

前面说了，学习投资从指数开始。指数的数据比较全，不受操控。我们优先关注几个重点的指数，宽基指数和重要行业指数，把它们的数据导入到qlib的存储中。我们重点关注几个指数：classConfig:defget_index_codes(self):return['000300.SH',#沪深300'000905.SH',#中证500'399006.SZ',#创业板'000852.SH',#中证1000'

AI量化投资实验室·2024-01-14 13:09

什么是机器学习

MLDL的区别提到机器学习一般就是指传统的基于统计学的一些算法(或者没用神经网络)DL深度学习就是指使用了神经网络为什么要学机器学习从学习知识的角度,从简单到复杂还有一些领域在使用机器学习相关术语介绍机器学习模型

码农zz·2024-01-14 08:43

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。

风筝超冷·2024-01-14 08:24

基于灰狼优化算法-混合核极限学习机 GWO-HKELM单变量时序预测 (单输入单输出)

混合核极限学习机(HybridKernelExtremeLearningMachine)是一种基于核方法和极限学习机算法的机器学习模型，具有

前程算法屋·2024-01-14 01:01

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成

卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

XTuner 大模型单卡低成本微调实战

XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介增量预训练微调指令跟随微调LoRAXTuner介绍功能亮点8GB显存玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO上手操作平台激活环境微调参考教程

桑_榆·2024-01-13 17:16

随机森林调参方法

一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes=None6、min_impurity_decrease=0.07、min_impurity_split=None8、min_samples_leaf=19、min_samples_

Trouville01·2024-01-13 17:28

【模型评估 07】过拟合与欠拟合

如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性地进行模型调整，是不断改进机器学习模型的关键。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

第一节课笔记——书生·浦语大模型实战营

毕竟让本菜鸡免费学习~~书生·浦语大模型1.大模型系列2.大模型性能全链路开源体系0.开源体系介绍这里部署和评测的位置应该换一换~1.数据2.预训练重点关注预训练和微调的区别3.微调增量续训基本与预训练一致，有监督微调参照

weixin_52626049·2024-01-13 13:03

0基础学习VR全景平台篇第137篇：720VR全景，DJI无人机遥控器调参

这节课以御2为例介绍的是无人机调参步骤一：下载DJIGo4并注册账号步骤二：拿下遥杆并装好，展开遥控天线。将无人机与遥控器相连，选择相应的连接线，将手机连接至遥控器上。

蛙哥有话说·2024-01-13 13:38

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

如何选择合适的机器学习算法？

选择合适的机器学习算法是机器学习中非常重要的一步，它可以影响机器学习模型的性能和准确度。以下是一些有用的指导原则来帮助选择合适的机器学习算法：如何选择合适的机器学习算法？

人工智能小园子·2024-01-13 10:57

【FastAPI后台API 十】使用Redis

fastapi.tiangolo.com/async/建议要使用FastAPI的人，都看看作者关于异步的描述思路把redis_cli对象挂载到FastAPIapp对象上面，然后在视图函数中使用默认的回调参数

wgPython·2024-01-13 07:40

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

安装 JSBsim 以及与 AirSim 联调

参考以下官方链接安装：https://github.com/JSBSim-Team/jsbsim1.下载三个文件2.安装.deb文件安装在了系统默认的地方3.pipinstalljsbsim在自己想要的虚拟环境中二.联调参考以下官方链接联调

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:01

基于Python实现二手房整体情况可视化分析+房价预测【500010099】

提出问题探究单价、数量、总价和行政区域之间的关系探究其它因素和总价的关系户型分布分析建筑年代情况使用机器学习模型建立回归分析模型进行价格预测数据理解导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpim

神仙别闹·2024-01-12 15:51

安德尔房产数据分析

挑战概要任务是清理、完整分析和解释之前挑战中创建的数据集，以便建立一个机器学习模型来预测比利时地产销售的价格。挑战的目标包括：使用Pand

OverlordDuke·2024-01-12 13:29

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

导读利用实验室环境外记录的脑电建立机器学习模型需要对噪声数据和随机丢失通道具有鲁棒性的方法。这一需求在处理稀疏脑电蒙太奇(1-6个通道)时尤其强烈，且经常会在消费级或移动脑电设备中遇到。

茗创科技·2024-01-12 11:38

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时

zhy2267291213·2024-01-12 10:09

【Python机器学习】SVM的优缺点

SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

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