机器学习模型调参第9页

苹果公司最新力作「Ferret」机器学习模型，开源界的新星登场

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新加坡内哥谈技术·2023-12-27 04:59

基于随机森林模型的红酒品质分析

1.2数据具体情况1.3导入数据集二、预处理和探索2.1查看数据基本情况2.2处理数据集2.3探索特征属性和目标属性的相关性2.4清洗数据2.5选取训练和测试数据2.6标准化处理三、机器学习建模3.1机器学习模型选择

mumumuw·2023-12-27 00:54

23 在HST场景中，考虑物理层相关技术

文章目录实验参数A：解调参考信号(DMRS)1DMRS分配图2实验结果图figur3figur43.实验结论B映射资源元素。

山丘之王岳岳·2023-12-26 21:22

机器学习笔记 - 线性判别分析(LDA)的原理和应用

这项技术在数据科学中很重要，因为它有助于优化机器学习模型。线性判别分析，也称为正态判别分析(NDA)或判别函数分析(DFA)，遵循生成模型框架。

坐望云起·2023-12-26 15:32

DatawhaleAI夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战

目录一、赛题背景基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛二、赛事任务任务描述赛题数据集评价指标解题思路方法1：机器学习方法Baseline1.导入模块1.1特征提取1.2基于TF-IDF提取1.3选择机器学习模型

xingzhiyao123456·2023-12-26 07:58

随机森林调参

随机搜索：首先，为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后，您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。RandomizedSearchCV从随机搜索中提取最佳估计量（）。best_random随机搜索模型的评估：在测试集上评估基本随机森林回归器（）的性能。base_model接下来，通过测试集上的随机搜索（）评估最佳估计器的性能。best_random网格搜索（第一轮）：您可以定义一个新的、更具

不做梵高417·2023-12-26 06:05

OpenFaceswap 入门教程（3）: 软件参数篇！

那么你可以调参数试一试，换脸的每一步都可以设置参数。点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面。点击IMAGESA后后面的设置图标后显示如上。你可以

托尼是塔克·2023-12-25 09:02

labelme安装与使用教程（内附一键运行包和转格式代码）

LabelMe让用户可以在图片上标注对象和区域，为机器学习模型提供训练

-嘟囔着拯救世界-·2023-12-25 05:26

sklearn网格搜索找寻最优参数

大家好，在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。

python慕遥·2023-12-25 03:58

深入探讨多模态模型和计算机视觉

为了应对这一挑战，研究人员开发了多模态机器学习模型，可以处理来自多种模态的数据，为智能系统释放新的可能性。在这篇博文中，我们将探讨多模态机器学习的挑

Garry1248·2023-12-24 21:03

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

一、引言应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。

数据杂坛·2023-12-24 21:11

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。TensorFlow的基本概念是通过创建和操作张量（tensor）来定义计算图（computationalgraph）。

ahstudy·2023-12-24 18:21

机器学习中的一些有趣点【Attack 和 Defence】

什么是机器学习中的攻击“攻击机器学习模型”指的是试图危害或操纵机器学习模型的概念。

我就是菜鸡1229·2023-12-24 10:41

神经网络：机器学习基础

误差（Error）=偏差（Bias）+方差（Variance）+噪声（Noise），一般地，我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label之间的差异称为误差，其反应的是整个模型的准确度。

是Dream呀·2023-12-24 10:40

机器学习的一些有趣的点【异常检测】

这是指针对机器学习模型或人工智能系统的一种攻击方法，攻击者通过精心设计的输入，试图欺骗模型，使其产生错误的输出或分类。这种攻击是通过对输入数

我就是菜鸡1229·2023-12-24 10:10

随机森林回归模型，SHAP库可视化

matplotlib库用于数据可视化，shap库用于解释机器学习模型的预测结果，numpy库用于进行数值计算和数组操作，sklearn.ensemble库中的RandomF

进阶媛小吴·2023-12-24 05:02

如何信任机器学习模型的预测结果？

最近在与不同企业的交流中发现，机器学习模型预测结果的可信性得到越来越多的关注。也就是说，如何确定机器学习模型预测的结果是符合常理的，进而确定所选择的机器学习模型是可信的。

叁苏言·2023-12-23 22:21

从零开始安装并运行YOLOv5

yolo是一种用于对象检测的最先进的机器学习模型，yolo有不同的版本比如v5v8，如果你提供一个输入，它会给你返回一个输出，那么yolo的输入和输出是什么呢？

Tmylyh·2023-12-23 21:17

记一次 Nginx 调参的踩坑经历

最近在基于SSE（ServerSentEvents）做服务端单向推送服务，本地开发时一切顺利，但是在部署到预发环境时就碰到1个很诡异的问题，这里需要简单介绍下我们的整体架构：整体架构可以看到所有的请求都会先到统一的网关层（对应example.com这个一级域名），然后发到不同的应用对应的docker镜像上，这里不同的应用可以简单地用不同的域名来做表示，例如应用A的域名是A.example.com，

蜗牛东南飞·2023-12-23 15:02

一些常见的机器学习模型

一、词袋模型与one-hot编码：词袋模型是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。此模型下，一段文本可以用一个装着这些词的袋子来表示，这种表示方式不考虑文法以及词的顺序，只考虑所有的词的出现频率，每个词都是独立的。词袋模型本质是一种用机器学习算法对文本进行建模时表示文本数据的方法，也是ngram中的unigram。如：有了词汇表，我们就可以根据词出现的次数来表示原来的两句话：而on

m0_60388871·2023-12-23 14:21

用C#也能做机器学习？

其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NETModelBuilder（低代码、入门简单）构建一个猫狗识别实例

mingupup·2023-12-23 12:06

使用 Python 和 scikit-learn 生成和测试第一个机器学习模型

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

人工智能MOS·2023-12-23 08:44

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。

New___dream·2023-12-23 06:59

马斯克被曝正在“招兵买马”，准备进军AI赛道！

为了开展这项工作，马斯克一直在向IgorBabuschkin抛橄榄枝，这位研究人员曾经在谷歌和OpenAI任职，专门研究为ChatGPT等聊天机器人提供动力的机器学习模型。

链科天下·2023-12-23 02:39

DETR 【目标检测里程碑的任务】

因为有了NMS，所以调参，训练都会多了一道工序，都会比较复杂和麻烦，不是所有硬件都支持的。所以一个【端到端detr】解决了上述的问题，把目标检测转化成了集合预测的问题。DETR不再出很多冗

MIngo的成长·2023-12-23 01:44

深度学习（Deep Learning）简介

多层神经网络模型神经网络有监督机器学习模型输入层隐藏层(黑盒)输出层概念:神经元NeuronA^(n+1)网络权重WeightsW^n偏移biasb^n激活函数:ReLUtanhSigmoid点击查看激活函数详情

草明·2023-12-22 20:10

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。欠拟合指的是模型在训练和预测表现都不好，往往由于模型过于简单,如图(a)所示。

风月雅颂·2023-12-22 18:34

目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估

Hi,I’mShendi1、目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估在最近有了个物体识别的需求，于是开始学习在一番比较与询问后，最终选择TensorFlow。

HackShendi·2023-12-22 18:29

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

它是训练机器学习模型的有效且可扩展的方法。这种学习方法结合弱模型来产生更

无水先生·2023-12-22 17:23

每日计划详细版

日日行,不怕千万里；常常做,不怕千万事主要内容Python基础数据分析常用库常用机器学习模型每日时间安排上午~下午2：30Python基础下午2：30~下午5：30数据分析常用库下午~晚21：00常用机器学习模型

ctripkai·2023-12-22 15:37

每天记录一件值得感恩的事情Day92

同学们太卷了，明天我要继续玄学调参～今天用了bpr，明天用wmf试一试～人生海海，祝你有帆也有

写作业去了·2023-12-22 10:38

厉害了！几行代码搞定ML模型，低代码机器学习Python库正式开源

在看|星标|留言,真爱机器之心编辑部PyCaret库支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。

DevolperFront·2023-12-22 05:49

文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读

一、引言在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。

快乐非自愿·2023-12-22 05:43

TensorFlow介绍

它的主要目的是训练和部署机器学习模型，包括深度学习模型。TensorFlow支持各种深度学习模型的实现，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

xhlh-cn·2023-12-21 22:23

AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型

介绍OpenAI在2021年提出了CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解释图像和文本之间的关系。

Dlimeng·2023-12-21 22:53

模型训练出现 loss = nan

问题：模型不管怎么调参数，损失均为nan换了模型层，换了损失函数，还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。

六和七·2023-12-21 21:37

深度学习｜词嵌入的演变

它们通常是通过在大量文本数据上训练Word2Vec、GloVe或BERT等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系，包括语义、上下文，甚至语法的某些方面。

冷冻工厂·2023-12-21 20:36

变分自动编码器【03/3】：使用 Docker 和 Bash 脚本进行超参数调整

GitHub存储库在GitHub-asokraju/ImageAutoEncoder:ArepositorytolearnfeaturesfromOffRoadNavigationVehicles在任何机器学习模型中

无水先生·2023-12-21 17:38

R语言机器学习与临床预测模型74--模型建立和验证的统计基础

统计模型所包含的假设描述了一组概率分布，这将其与非统计、数学或机器学习模型区分开来。统计模型总是从一些基本假设开始，对于这些假设，变量应该保持不变，那么模型提供的性能在统计上具有重要意义。

科研私家菜·2023-12-21 16:47

可解释性分析（XAI)常用方法

1、SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)SHAP是一种博弈论方法，可用于解释任何机器学习模型的输出。

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

利用gradio快速搭建AI应用

引言Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。使用Gradio，开发者可以非常轻松地为他们的模型构建一个前端界面，而不需要任何Web开发经验。

Garry1248·2023-12-21 14:24

一文了解提示工程（Prompt Engineering）

引言在机器学习的世界里，有一句众所周知的话，“机器学习模型的好坏取决于您为其提供的训练数据。”它指出了数据质量在您从这些算法中获得的结果中发挥的关键作用。

Garry1248·2023-12-21 14:22

PID算法的应用思路（并级PID）

前言：本章我们会根据实际的情况来介绍PID算法的直立环，速度环，转向环的调参技巧。

Young member·2023-12-21 13:03

机器学习中的一些经典理论定理

但是经验判断或多次试验往往成本比较高，也不太可靠，因此希望有一套理论能够分析问题难度、计算模型能力，为学习算法提供理论保证，并指导机器学习模型和学习算法的设计，这就是计算学习理论。

白牛DATA·2023-12-21 12:39

过采样的解释

这有助于提高机器学习模型对少数类别的分类性能。过采样的主要步骤包括：选择少数类别样本：从训练数据集中选择少数类别的样本。复制样本：复制选定的少数类别样本，使其数量增加到一定程度。

人工智能教学实践·2023-12-21 12:24

在 TensorFlow 中启用 Eager Execution

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。TensorFlow应用程序使用一种称为数据流图的结构。

人工智能小豪·2023-12-21 11:09

龙芯loongarch64服务器编译安装tokenizers

1、简介HuggingFace的Tokenizers库提供了一种快速和高效的方式来处理（即分词）自然语言文本，用于后续的机器学习模型训练和推理。

番茄小能手·2023-12-21 07:09

【进阶篇】YOLOv8实现K折交叉验证——解决数据集样本稀少和类别不平衡的难题，让你的模型评估更加稳健

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转K折交叉验证K折交叉验证（K-FoldCross-Validation）是一种常用的机器学习模型评估方法，可以帮助我们评估模型的性能，特别适用于数据集相对较小的情况。

w94ghz·2023-12-20 23:20

机器学习之迁移学习（Transfer Learning）附代码

传统的机器学习模型通常是从头开始训练，使用特定于任务的数据集，而迁移学习则通过利用已经在一个任务上学到的知识，来改善在新任务上的学习性能。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:41

大型语言模型：SBERT — Sentence-BERT

基于转换器，许多其他机器学习模型已经发展起来。其中之一是BERT，它主要由几个堆叠的变压器编码器组成。

无水先生·2023-12-20 16:39

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