机器学习模型调参第9页

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

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

2、发展的三要素：数据、算法、算力3、相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target

小林打怪中·2024-01-12 06:05

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

LightGBM原理和调参

背景知识LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个实现GBDT算法的框架，具有支持高效率的并行训练、更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以处理海量数据等优点。普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练，在每一次迭代的时候，都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

这里的目的是：示例使用交叉验证结合网格搜索，对机器学习模型进行超参数优化。一、导入相关模块主要是pandas和sklearn的模型及模型评价指标。import

wufeil·2024-01-12 04:26

Buzz 离线音频转字幕工具（完全免费，无需登录）

Buzz语音转文字工具的特点高准确率：基于OpenAI开源的Whisper自动语音识别模型，这是一款非常强大的机器学习模型转换速度快：Buzz的模型都离线存在本地，转换过程无需

這花開嗎·2024-01-11 11:39

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

1场景分析1.1项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2.解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习，从而产生一个能够对已知输入给出合适输出的模型。这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用无监督学习：已知输入，无输出结果而进行的学习，发现数据中的潜在特征和规律

挑大梁·2024-01-11 10:44

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

bb8886·2024-01-11 09:43

Python解析参数的三种方法

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

秦玖·2024-01-10 22:27

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

C/C++回调C# delegate时抛System.NullReferenceException

如果用一个C#类的成员函数作为回调参数传递给C,C++,系统会把C#类的成员函数包装成一个临时的delegate,然后把回调地址传给C,C++.关键问题是这个临时的delegate是没有被引用的，所以在

TADICAN·2024-01-10 19:25

HarmonyOS鸿蒙应用开发——原生与H5通信框架DSBrigde-HarmonyOS

文章目录介绍安装使用原生JavaScript进度回调参考介绍HarmonyOS版的DSBridge，通过本库可以在鸿蒙原生与JavaScript完成交互，相互调用彼此的功能。

H.ZWei·2024-01-10 18:56

计算机视觉数据集

通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，

「已注销」·2024-01-10 13:47

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

一、问题应用背景介绍：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·2024-01-10 11:10

神经网络（Neural Networks）

什么是机器学习神经网络（NeuralNetworks），也称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）是一种受到生物神经网络启发而设计的机器学习模型。

草明·2024-01-10 11:36

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。

Avasla·2024-01-10 10:24

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

第二部分建模过车着重学习如何用XGboost进行建模和调参。基本建模流程：1）读取数据；2）特征理解；3）数据清洗、预处理；4）建立模型；5）模型评估。

Avasla·2024-01-10 10:53

【机器学习】模型参数优化工具：Optuna使用分步指南（附XGB/LGBM调优代码）

常用的调参方式和工具包常用的调参方式包括网格搜索(GridSearch)、**随机搜索(RandomSearch)和贝叶斯优化(BayesianOptimization)**等。

Avasla·2024-01-10 10:50

可视化绘图软件Multi-omics Visual之热图绘制

然而，就这么一个简单的绘图，目前市面上仅有少量的本地可交互的，拥有大量可调参数的工具（在线付费工具除外）进行展示。因此，本推文为了解决用户这一痛点，开发了一个热图绘制功能，通过点击实现精美热图绘制。

WJ的生信小院·2024-01-10 09:44

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

理论知识：集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

基于机器学习进行降雨预测 -- 机器学习项目基础篇（13）

在本文中，我们将学习如何构建一个机器学习模型，该模型可以根据一些大气因素预测今天是否会有降雨。

python收藏家·2024-01-09 19:18

Python|使用Missingno库可视化缺失值（NaN）

但是要构建一个好的机器学习模型，我们的数据集应该是完整的。这就是为什么我们使用一些插补技术来用一些可能的值替换NaN值。但在此之前，我们需要很好地理解NaN值在数据集中的分布情况。

python收藏家·2024-01-09 19:18

【sklearn练习】model常用属性和功能

介绍scikit-learn中的机器学习模型（estimator）通常具有一组常用属性和功能，这些属性和功能可以用于训练、评估和使用模型。

我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

我感觉。·2024-01-09 18:51

大模型与RPA、隐私计算结合，或加速推动银行数字化转型

人工智能大模型是指拥有超大规模参数、超强计算资源的机器学习模型，可处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。

RPA中国·2024-01-09 17:03

机器学习（三）：神经网络

一、基本原理神经网络(neuralnetworks)模拟生物神经网络的一种机器学习模型。

fromeast·2024-01-09 13:28

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（四）

ELSER模型在上一章中，您了解了如何使用由机器学习模型生成的嵌入填充的dend_vector字段

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-09 11:02

UCLA提出自我博弈微调：无需额外微调数据，左右互搏即可大幅提升LLM能力

而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。进入现今的大模型(LLM)时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！

PaperWeekly·2024-01-09 11:48

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

HuggingFaceHub已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着Hub上的数据集越来越多，元数据，作为一种能帮助用户找到所需数据集的工具，变得越来越重要。

Hugging Face·2024-01-09 11:05

【tensorflow&flutter】自己写个机器学习模型用在项目上？

背景拍摄APP项目上线有一阵了，每天的拍摄数据呈现波动上升状态、业务方需要对数据进行加工，如果能有对未来的数据量的预测就好了。目标在端侧展示拍摄数据可视化趋势图等、并能推断数据（选择预测日期）简单实现个demogif背景有点问题先写总结现在来看、出来的东西很简单，但是整个流程时串通起来了。至于什么是tensorflowlite初识TensorFlowLite-CSDN博客总体流程图是这样的从左侧的

这次选左边·2024-01-09 10:34

【深度学习：评估指标】如何在计算机视觉中测量模型性能：综合指南

正确评估机器学习模型的性能是开发生命周期中的关键步骤。通过使用正确的评估指标，机器学习工程师可以更深入地了解模型的优势和劣势，帮助他们不断微调和提高模型质量。

jcfszxc·2024-01-09 09:19

【tensorflow&flutter&web】机器学习模型怎样用到前端上（未写完）

书接上回在上一章我们谈了怎么根据项目需求构建一个简单的机器学习模型。【tensorflow&flutter】自己写个机器学习模型用在项目上？-CSDN博客文章浏览阅读852次，点赞22次，收藏15次。

这次选左边·2024-01-09 06:14

RT-DETR Gradio 前端展示页面

效果展示使用方法Gradio是一个开源库，旨在为机器学习模型提供快速且易于使用的网页界面。

迪菲赫尔曼·2024-01-08 23:28

番外篇-Julius AI帮你做数据分析

随着大型机器学习模型的不断完善，数据分析变得前所未有地简单和高效。这些所谓的“巨人”——如GPT-4为代表的一系列创新应用，不仅提高了分析的准确度和深度，还大幅降低了学习门槛。

阿清陪你聊聊数据分析·2024-01-08 21:02

食谱检测 — 一场基于 CNN 的食谱改革

该项目可能涉及使用大量食谱的数据集对机器学习模型进行训练，使系统能够学习和识别特定菜肴的模式和特征。诸如图像识别、自然语言处理和数据挖掘等技术可能被采用以提高食谱检测系统的准确

小北的北·2024-01-08 17:55

DBSCAN聚类效果不稳定问题

聚类算法含义：https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/108702381DBSCAN聚类参数主要有这两个：eps和min_simplesDBSCAN调参可视化部分

大臉喵愛吃魚·2024-01-08 07:41

AutoKeras

AutoKeras旨在简化机器学习模型的开发过程，其基于Keras构建，并提供了一套高级API，使得模型的训练

缘起性空、·2024-01-08 05:38

【目标优化】使用scipy.optimize.minimize获取模型最大输出对应的输入值

文章目录前言一、scipy.optimize.minimize介绍二、简单示例三、机器学习模型优化总结前言一般模型训练完后，都是通过模型输入来预测输出值。

行走的学习机器·2024-01-08 00:38

线性回归模型：简化版的神经网络

这种模型包含输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），其基本原理和训练过程与神经网络相似。在线性回归中，输出被假设为输入的加权和加上一个偏置项，这与神经网络中的神经元工作原理类似。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

[Python] 如何使用joblib库导出和导入scikit-learn线性回归模型

Joblib是一个Python库，用于序列化和反序列化Python对象，包括机器学习模型、数据集等。它提供了一种高效的、可扩展的、跨平台的方式来保存和加载大型数据结构，以便在不同的环境中使用。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

摄像头视频录制程序使用教程(Win10)

调参介绍检测画面变化触发视频录制保存到本地（自动添加时间水印），无需联网。

牙膏上的小苏打2333·2024-01-07 14:02

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

该项目通过建立一个机器学习模型，预测哪些推文是关于真实灾难的，哪些不是。首先读取数据，看一下数据的样子，数据在kaggle上可直接下载。可以看到有用

我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

新手可理解的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

目录torch.nn子模块LossFunctions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损失示例二维损失

E寻数据·2024-01-07 11:26

python学习曲线绘制

以下是该函数的主要参数及其解释：estimator:模型估计器（estimator），即要评估性能的机器学习模型。这是必需的参数。X:特征数据，输入模型的训练数据。

月落霜满天·2024-01-07 07:47

回首2023，期待2024！

在改变中到来2023年1月1日，我从成都冷清的学校回到了哈尔滨的老家，开始了保研之前的最后一个寒假当时的目标是将之前的科研理论转化为实际，生产出一篇sci，助力保研加分星移斗转，事与愿违，枯燥的编程和调参让我怀疑这份工作的价值

Chowley·2024-01-07 07:33

使用pip在Python中安装TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于开发和训练各种机器学习模型。在Python中安装TensorFlow非常简单，你只需要使用pip包管理器执行几个简单的步骤。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:06

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-06 20:30

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