模型选择

Spark中的二分类与多分类问题的解决

本文将深入探讨如何使用Spark来解决二分类和多分类问题，包括数据准备、模型选择和性能评估等方面。二分类问题二分类问题是将数据分为两个类别的问题，通常是正类别和负类别。
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

Pytorch从零开始实战15

Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2024-01-08 19:55

AutoKeras

相比于传统的机器学习方法，AutoKeras可以自动处理特征工程、模型选择、超参数调优等步骤，大大减少了繁琐的手动操作。
缘起性空、·2024-01-08 05:38

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

它还提供了许多方便的工具，如数据预处理、模型选择、评估和可视化等。Scikit-learn是许多机器学习项目中使用的首选库之一。安装scikit-l
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

【百面机器学习-模型评估】

只有选择与问题相匹配的评估方法才能快速第发现模型选择或者训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。
阿牛02·2024-01-06 22:11

大创项目推荐 深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习 神经网络 图像识别 垃圾分类 算法 小程序

5.2模型选择5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8
laafeer·2024-01-05 06:10

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络
随风飘摇的土木狗·2024-01-04 11:11

大数据机器学习深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库

Scikit-learn的重要性Scikit-learn的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和模型选择可视化工具
星川皆无恙·2024-01-02 11:28

开源才是大模型的未来？

目前，国内也有近一半的大模型选择了开源的方式：今年7月，智谱AI宣布开源大模型ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B，这两个模型的下载量已经先后超过300万和
智创有术有限公司·2024-01-01 18:45

【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018

关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注
卷卷0v0·2024-01-01 02:33

【Python百宝箱】《AI之道：自动化机器学习与智能决策的终极指南》

本文深入探讨了多个强大的Python库，涵盖了从自动化模型选择、特征工程到模型解释性的全方位工具，为读者提供了丰富而实用的资源。
friklogff·2023-12-30 15:28

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

模型选择：选择适合任务的模型，如SRCNN、ESPCN、EDSR等。同时，也可以考虑使用已经预训练好的模型进行微调。损失函数：选择适合任务的损失函数，如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可
weixin_44616020·2023-12-30 12:07

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

AI模型选择：如何选择合适的AI模型？数据集准备：如何准备用于训练的数据集？数据预处理：如何对待训练数据进行预处理？特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？
BTCKing·2023-12-29 18:26

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

亚马逊云科技Amazon Bedrock，现推出更多模型选择和全新强大功能

亚马逊云科技在re:Invent2023上宣布推出AmazonBedrock更多模型选择和强大功能，帮助客户更轻松地构建和规模化针对其业务定制的生成式AI应用程序。
趣说科技·2023-12-28 21:29

相机内参标定理论篇------相机模型选择

相机种类：当拿到一款需要标定内参的相机时，第一个问题就是选择那种的相机模型。工程上相机类型的划分并不是十分严格，一般来说根据相机FOV可以把相机大概分为以下几类：长焦相机：。这里按角度的划分并不是绝对严格，临界处的相机用两种模型中的任意一种都可以。有时也可能会遇到变焦相机和定焦相机之分，但变焦相机在标定内参时也需要固定焦距，因此也可以划分到上面几类。这里需要注意内参和焦距的严格对应的，当调焦后需要
老刘做标定·2023-12-28 19:09

Pytorch从零开始实战14

Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-12-28 12:22

模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述

文章目录介绍1.聚类算法的类型2.设置2.1数据集2.2导入库2.3导入数据2.4一些可视化展示2.5特征工程2.6异常值检测异常值检测模型选择2.7数据伸缩3.确定最佳聚类数3.1肘部法则3.2Silhouette
愤斗的橘子·2023-12-27 11:18

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。
wangyue4·2023-12-27 02:49

基于随机森林模型的红酒品质分析

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

科技云报道：开源才是大模型的未来？

目前，国内也有近一半的大模型选择了开源的方式：今年7月，智谱AI宣布开源大模型ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B，这两个模型的下载量已经先
科技云报道·2023-12-27 00:46

FLUENT: turbulent viscosity limited to viscosity ratio of 1.000000e+07 in 3960 cells

3.湍流模型选择，standardk-e模型对于湍流粘度敏感度低。
otto_engine·2023-12-26 15:03

1 监督学习-概述

步骤：1）得到一个有限的训练数据集合2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合3）确定模型选择的准则，即学习的策略4）实现求解最优模型的算法，即学习的算法5）通过学习方法选择最优模型6）利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析
奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

机器学习 - sklearn库及案例

它主要包含以下几部分内容：(1)从功能来分：classification分类Regression回归Clustering聚类Dimensionalityreduction降维Modelselection模型选择
开码牛·2023-12-23 23:01

【Python】基于Python的机器学习分类的模型选择：交叉验证和模型质量评估

目录1简介2思路分解与说明3完整代码1简介最近完成一个工作，就基于一些表格化的数据进行机器学习分类。由于分类是研究中的关键步骤，所以首先要选择到底哪个模型适合我们的分类任务。比较传统且经典的选择方法就是用交叉验证。交叉验证是什么可以看以下这幅图，来自这篇论文，这里不过多赘述。那么，具体实验中，有了数据之后，要怎么用自动化高效地方法完成交叉验证并选择合适的模型呢？这篇博文就是为了解决这个问题。本文要
陈修一·2023-12-23 06:53

关于我对归纳偏置（inductive bias）的概念和应用的详细总结

这些偏好和限制可以通过算法设计、模型选择或数据预处理等方法来实现。归纳偏置在训练过程中引导模型更可能学习到特定类型的函数或概
小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:12

Stable Diffusion超详细教程！从0-1入门到进阶

文章目录一、本地部署StableDiffusion前言电脑配置安装方法启动SD二、界面基础了解界面三、了解模型下载模型模型选择1.Checkpoint2.Lora3.VAE4.Textualinversion
风吹落叶花飘荡·2023-12-20 15:00

过拟合与欠拟合

一、模型选择1、问题导入2、训练误差与泛化误差3、验证数据集和测试数据集4、K-折交叉验证一般在没有足够多数据时使用。
奉系坤阀·2023-12-18 08:07

模型选择与评估

1.怎么样让模型表现更好使用更多的训练样本减少特征数量增加特征数量增加多项式特征降低正则化程度λ增强正则化程度λ如何选用这些手段需要我们对模型进行测试与评估，答案会在最后一小节给出2测试集的引入在学习时我们常常会通过上课和刷题来提高对知识的掌握能力，我们最后的目的就是在最后的考试取得好成绩，同时平时做题的正确率并不能一定反映最终考试的成绩。在机器学习中同样如此，平时刷题就相当于模型学习参数，考试就
搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Greenplum表存储模型选择

Greenplum表存储模型选择前言：堆存储：AO表:行存:列存:查看表的存储结构：前言：Greenplum数据库支持多种存储模型和一种混合存储模型。当用户创建一个表时，用户会选择如何存储它的数据。
Dragon online·2023-12-17 21:19

如何使用 YOLOv5 生成最佳的 mAP 和训练结果

如何使用YOLOv5生成最佳的mAP和训练结果Dataset数据集ModelSelection模型选择TrainingSettings训练设置FurtherReading进一步阅读官网中文翻译，指导怎么训练更好的
twinkle 222·2023-12-17 13:00

kaggle competition code & nice kernels & thinking

公布在GitHub上：https://github.com/mr007rin/kaggleimage.png结构common：常用的代码段，包括EDA、数据清洗、特征工程、模型构建（目前仅支持分类模型）、模型选择参赛代码
Andy_Ren·2023-12-16 21:48

Pytorch从零开始实战13

Pytorch从零开始实战——ResNet与DenseNet探索本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNet与DenseNet探索环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-12-16 09:08

Pytorch从零开始实战12

Pytorch从零开始实战——DenseNet算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——DenseNet算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-12-16 09:26

Stata——固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型（区别、实例）

Leastsquaresdummyvariable）——1.1.2固定效应模型（FixedEffectsModel）——1.1.3命令比较(reg、xtreg、areg、reghdfe)—1.2固定效应模型选择
艽野尘梦better·2023-12-16 01:25

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

AI模型选择：如何选择合适的AI模型？数据集准备：如何准备用于训练的数据集？数据预处理：如何对待训练数据进行预处理？特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？
BTCKing·2023-12-15 06:49

机器学习-回归问题(Regression)

回归任务在很多领域都有着广泛的应用.回归问题求解在一个回归问题中，很显然模型选择和好坏会直接关系到将来预测结果的接近程度，举个例子：如果将一组按二次函数关系分布的数据用线性关系拟合的结果偏差一定会相对较大
懒猫gg·2023-12-14 23:11

【AI底层逻辑】——数学与机器学习：优雅的智慧之舞

“宝藏网站”开头先给大家上几个宝藏网站（部分需要“梯子”）：sklearn主页特征工程免费专著模型选择深度学习开源专著Python自然语言处理学习手册图形讲数学与神经网络视频合集聊聊数学数学，即工具。
柯宝最帅·2023-12-14 22:38

C++服务器设计（一）：基于I/O复用的Reactor模式

I/O模型选择在网络服务端编程中，一个常见的情景是服务器需要判断多个已连接套接字是否可读，如果某个套接字可读，则读取该套接字数据，并进行进一步处理。
weixin_30469895·2023-12-06 08:16

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结目录2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结摘要赛题任务数据分析模型选择训练方案模型融合赛题得分写在最后摘要比赛网址：https://challenge.xfyun.cn
七里香还是稻香·2023-12-06 02:28

LLM之Agent（三）：HuggingGPT根据用户需求自动调用Huggingface合适的模型

一、HuggingGPT的工作流程它的工作流程包括四个阶段:任务规划：ChatGPT将用户的需求解析为任务列表，并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系；模型选择：ChatGPT根据Hugging
wshzd·2023-12-05 21:35

【ArcGIS Pro微课1000例】0045：深度学习--车牌模糊

、车牌模糊对比车牌模糊前：车牌模糊后：二、工具介绍本功能使用的依然是ArcGISPro提供的深度学习工具中的使用深度学习分类像素（ClassifyPixelsUsingDeepLearning），训练模型选择
刘一哥GIS·2023-12-04 09:43

吴恩达《机器学习》10-1-10-3:决定下一步做什么、评估一个假设、模型选择和交叉验证集

一、决定下一步做什么在机器学习的学习过程中，我们已经接触了许多不同的学习算法，逐渐深入了解了先进的机器学习技术。然而，即使在了解了这些算法的情况下，仍然存在一些差距，有些人能够高效而有力地运用这些算法，而其他人可能对接下来的步骤感到陌生，不清楚如何正确运用这些知识。在本节课程中，我们将讨论一个关键问题：在机器学习项目中，当我们面临改进算法性能的任务时，我们应该如何决定接下来的工作方向呢？为了解答这
不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:00

阅读笔记｜A Survey of Large Language Models

阅读笔记模型选择：是否一定要选择参数量巨大的模型？如果需要更好的泛化能力，用于处理非单一的任务，例如对话，则可用选更大的模型；而对于单一明确的任务，则不一定越大越好，参数小一些的模型也能调教得很好。
一条独龙·2023-12-03 10:28

[PyTorch][chapter 3][李宏毅深度学习-偏差,方差,过拟合,欠拟合]

通过本章掌握过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及解决方案.目录：1概述2方差,偏差现象3过拟合和欠拟合4模型选择5概率论回顾一概述如上图：红色空间：真实的数据和标签之间存在一个映射函数
明朝百晓生·2023-12-02 10:10

使用网格搜索和嵌套交叉验证寻找机器学习模型的最优参数（Python）

嵌套交叉验证是一种模型选择的
PixelEnigma·2023-12-01 22:46

算法评价指标

Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror`):召回率(`Recall`)精确率(`Precision`)ROC曲线模型评估与模型选择模型评估留出法交叉验证法留一法自助法回归与分类监督学习
撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

Pytorch从零开始实战11

Pytorch从零开始实战——ResNet-50V2算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNet-50V2算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-11-30 11:10

3 测试驱动的Spring Boot应用程序开发数据层示例

文章目录用户故事数据模型选择数据库SQL与NoSQLH2、Hibernate和JPASpringBootDataJPA依赖关系和自动配置SpringDataJPA技术栈数据源（自动）配置实体存储库存储User
ZhangCurie·2023-11-30 03:20

【网安AIGC专题10.11】论文1：生成式模型GPT\CodeX填充式模型CodeT5\INCODER+大模型自动程序修复(生成整个修复函数、修复代码填充、单行代码生产、生成的修复代码排序和过滤)

AutomatedProgramRepairintheEraofLargePre-trainedLanguageModels写在最前面论文总结背景知识介绍语言模型双向语言模型单向语言模型自动程序修复（APR）技术发展论文概述模型选择方法生成整个修复函数修复代码填充单行代码生产生成的修复代码排序和过滤实验实验数据集实验结果对比写在最前面本文为邹德清教授的
是Yu欸·2023-11-28 03:28
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