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模型选择
机器学习框架sklearn之
模型选择
与调优
交叉验证将拿到的训练数据,分为训练和验证集。eg:将数据分成4份,其中一份作为验证集,然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集,即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果,又称4折交叉验证。目的:为了让被评估的模型更加准确可信超参数搜索-网格搜索(GridSearch)通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如K-近邻算法中的K值),这种叫超参数,但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超
疯狂的小强呀
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2023-10-28 02:54
sklearn
机器学习
sklearn
python
网格搜索
模型选择与调优
【机器学习】KNN算法-
模型选择
与调优
KNN算法-
模型选择
与调优文章目录KNN算法-
模型选择
与调优1.交叉验证2.超参数搜索-网格搜索(GridSearch)3.
模型选择
与调优API4.鸢尾花种类预测-代码和输出结果5.计算距离问题背景:KNN
麦当当爷爷
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2023-10-28 02:21
机器学习
机器学习
算法
python
第三章 软件生存期模型
1生存期
模型选择
2预测型模型2.1瀑布模型需求:很明确方案:很明确类似项目:短期项目2.2V模型需求:很明确方案:很明确类似项目:系统性强、安全等有严格要求3迭代模型(原型模型)需求:不明确方案:复杂性高项目
故山月白
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2023-10-28 02:12
软件过程管理
软件开发
项目管理
Doris 开发实践建表,
模型选择
,分区使用,函数使用问题汇总
建表注意事项1.建表时候主键需要手动指定notnull语句2.主键指定的顺序需要按照建表的语句的字段顺序3.建表中comment语句放置的位置也要注意,否则会报错。CREATETABLEIFNOTEXISTSexample_db.expamle_tbl(`user_id`LARGEINTNOTNULLCOMMENT"用户id",`date`DATENOTNULLCOMMENT"数据灌入日期时间",
HD0do(迪答数据)
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2023-10-28 02:09
Doris
实时大数据
数据库
Test Accuracy vs. Generalization Gap:论文简览
0Abstract选择合适的模型参数以及训练超参对于提升模型性能非常重要;文章通过检查基于泛化度量的
模型选择
来扩展先前的分析:聚焦于NLP任务;考虑直接预测测试误差(testerror)而不是泛化差距(
别码了W哥
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2023-10-28 00:36
深度学习
人工智能
nlp
机器学习
数据分析知识介绍,数据分析
模型选择
和数据分析流程的介绍
相比于数据挖掘,数据分析更多在于利用一定的工具和一定的专业知识分析数据。最初的数据分析来源于统计学家和经济学家的一些理论,进而结合一定的实际应用场景解决问题。数据分析更多的是偏重于业务层次的,对于大多数非计算机相关专业人士来说,掌握一般的数据分析方法是十分有用的,入门上手也相对简单。1数学和专业的预备知识概率论:数据分析的重要数学基础,要熟悉常见的一些概率分布。统计学:数据分析最早的依赖基础,通常
一抹斜阳尽余辉
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2023-10-27 15:57
大数据
数据分析
数据可视化
竞赛选题 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
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2023-10-27 07:56
算法
python
非常详细的Sklearn介绍
在Sklearn里面有六大任务模块:分别是分类、回归、聚类、降维、
模型选择
和预处理,如下图从其官网的截屏。要使用上述六大模块的方法,可以用以下的伪代码,注意import后面我用的
奔跑的码农
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2023-10-26 20:19
机器学习
sklearn
机器学习
机器学习入门
李宏毅机器学习课程学习笔记-overfit
过拟合overfitting适宜的模型复杂性训练集/验证集/测试集N折交叉验证:用途一:
模型选择
用途二:模型评估两种用途的关系交叉验证与过拟合的关系总结交叉验证的使用方法参考概要本节针损失
闪闪发亮的小星星
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2023-10-26 20:37
机器学习
机器学习
深度学习
竞赛 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
iuerfee
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2023-10-26 00:16
算法
python
运营商大数据,金融贷款精准营销赢得客户
大数据根据您指定的物理
模型选择
客户;准确获取满足您需求的消费者;直接提供您需要的目标客户;专业的团队服务行业,新鲜高效的数据,真正的合规性,无安全风险。
浪浪的数据侠客
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2023-10-25 17:25
大数据
金融
GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图
4.
模型选择
:根据预测的时间范围、区域和目的,选择合适的气象模型
此星光明
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2023-10-25 09:40
GEE—图表专项
数据库
javascript
gee
noaa
气温
预测
forecast
订水商城H5实战教程-03用户协议
打开自定义应用,点击新建页面的图标输入页面名称在页面里添加一个数据详情组件数据
模型选择
用户协议,数据筛选设置为协议名称等于用户协议然后清空数据详情的组件,我们添加一个富文本展示组件给内容属性
低代码布道师
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2023-10-25 03:46
1024程序员节
微搭
低代码
【时序】时序预测任务
模型选择
如何选择?
时间序列是什么时间序列是一种特殊类型的数据集,其中一个或多个变量随着时间的推移被测量。在时间序列中,观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个数据点都对应着一个时间点。这意味着你的数据集的不同数据点之间存在着一种关系。这对可以应用于时间序列数据集的机器学习算法类型有重要影响。时间序列模型2.1单变量与多变量的时间序列模型时间序列的第一个特殊性是识别数据的时间戳具有内在的意义。单变量时间序列
allein_STR
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2023-10-24 11:40
时序相关
python
人工智能
深度学习
时序模型
Regression Model 得分与数据的特征
数据特征对于
模型选择
,模型的运行结果起着决定性作用。
DT数据说
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2023-10-23 18:26
机器学习终极指南:统计和统计建模03/3 — 第 -3 部分
我们将介绍概率分布、假设检验、回归分析和分类等基本概念,以及数据准备、
模型选择
和评估等动手技术。图例.1—统计和统计建模在许多领域,包括数据科学、机器学习和金融,统计建模是理解和
无水先生
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2023-10-22 01:58
数学建模
机器学习
人工智能
恒生电子金融大模型LightGPT能力全面升级,多款光子系列大模型应用产品正式发布
恒生电子董事长刘曙峰表示,当前金融行业对于大模型技术的关注度和参与度很高,但在大模型实际落地过程中主要存在
模型选择
难、算力供应不足、应用成熟度不足等问题。
CSDN云计算
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2023-10-20 16:23
ai
基于Resnet18的minist手写数字分类
模型选择
:由于MNIST是一个相对简单的图像分类问题,可以选择使用较小的ResNet模型,如ResNet-18或ResNet-34。这些模型具有较少的层和参数,适合处理小规模图像。模型搭建
oveZ
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2023-10-20 12:23
AI
计算机视觉
深度学习
人工智能
深度学习八股文: 模型训练全过程及各阶段的原因
模型选择
和设计:选择适当的深度学习模型结构,如卷积神
运气好到爆
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2023-10-20 10:16
深度学习
人工智能
three.js学习笔记(十二)——使用Blender自定义模型
这次我们将学习如何用3D软件创建自己的
模型选择
软件有很多软件如Cinema4D、Maya、3DSMax、Blender、ZBrush、MarmosetToolbag、SubstancePainter等都很不错
hongsir_12
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2023-10-20 06:19
three.js学习笔记
javascript
blender
three.js
统计学习方法笔记——第一章(1)
概论1.统计学习方法三要素:模型(model)、策略(strategy)、算法(algorithm)2.实现步骤得到有限的训练数据集合确定包含所有可能的模型的假设空间,即学习模型的集合确定
模型选择
的准则
Run!Rabbit Run!
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2023-10-20 04:50
统计学习方法
机器学习
笔记
机器学习
数据分析
概率论
【动手学深度学习】
模型选择
(训练数据,验证数据,测试数据,过拟合,欠拟合)
模型选择
(训练数据,验证数据,测试数据,过拟合,欠拟合)在使用深度学习解决问题时会用到三种不同的数据:训练数据、验证数据和测试数据训练数据:用来训练模型,让我们的模型能够拟合住我们的训练数据,这个样本通常会大一些验证数据
xyy ss
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2023-10-20 01:29
动手学深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
Stable Diffusion的
模型选择
,采样器选择,关键词
一、StableDiffusion的
模型选择
:模型下载地址:https://civitai.com/,需要科学上网。
zzZ_CMing
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2023-10-19 09:42
AIGC
AIGC
stable
diffusion
Apache Doris 系列: 基础篇-单独更新一列
数据
模型选择
数据表使用Aggregate聚合模型需要更新的字段使用关键字REPLACE_IF_NOT_NULL举例建表CREATETABLEIFNOTEXISTStest.expamle_tbl2(`user_id
修破立生
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2023-10-18 21:26
Apache
Doris
Apache
Doris
大数据
big
data
大道至简——浅谈机器学习分类
模型选择
机器学习的基本分类模型:KNN,决策树,naivebayes,逻辑回归,SVM,adaboostKNN:一种直接的学习方法,通过相似的近邻投票分类。模型不确定性有三:距离度量(相似性度量),特征权重分配,投票权重。不确定性因素很多,非常依赖训练和经验,容易发生过拟合,因为参数太多。但简单直接的方法,有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则,所以KNN做的好,可以解决很多问题。而
梧桐林木
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2023-10-16 04:15
论文
机器学习
自然语言处理
机器学习
浅谈机器学习(第一章基本概念)
机器学习的基本概念特征空间与特征变量数据集合假设空间与
模型选择
模型的策略优化参数的算法机器学习的基本流程机器学习的分类模型的泛化能力参考特征空间与特征变量特征变量:一组描述客体性质的变量,变量的个数d称为特征维度
PNTer
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2023-10-16 04:44
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
边写代码边学习之Pycaret
PyCaret的一些关键特点和用途包括:1.自动化机器学习(AutoML):PyCaret可以自动化机器学习中许多繁琐和耗时的任务,如数据预处理、特征选择、超参数调整、
模型选择
和评估。2.简化的工作流
茫茫人海一粒沙
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2023-10-15 19:15
学习
WebAPI+EF连接SQL Server数据库
右击解决方案-添加-新建项目-选择“类库(.NETFramework)”,新建的项目取名叫WebApi1.EF添加EF:新建一个ADO实体数据
模型选择
DBFirst数据源选择MySql填写数据库地址及账号密码选择实体框架版本选择在数据库中的表
zgscwxd
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2023-10-15 06:44
WebAPI+EF连接数据库
Pytorch从零开始实战05
Pytorch从零开始实战——运动鞋识别本系列来源于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——运动鞋识别环境准备数据集
模型选择
数据可视化模型预测总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999
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2023-10-15 04:56
pytorch
人工智能
python
第一章 机器学习导学
1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.
模型选择
12.模型调整1.3
麦兜儿流浪记
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2023-10-14 21:53
ARIMA步骤浅析
ARIMA步骤实现目录前言
模型选择
arma原理模型表示模型求解模型阶数选择稳定性检验白噪声检验求解求解流程目录前言最近项目需要对位移数据进行预测,尝试了比较流行的几种方法如:LSTM、ARMA等…。
laoda_fighting
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2023-10-13 22:12
arima
arima
python
基于统计学库statsmodel实现时间序列预测
文章目录1.数据探索与清洗2.假设检验:平稳性检验3.差分处理4.绘制ACF与PACF图像,完成
模型选择
4.建立ARIMA和SARIMA模型5.解读summary6.确定最终的模型ARIMA模型在统计学上的三大基本假设
talle2021
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2023-10-13 22:07
时间序列
时间序列
statsmodel
AI工程化—— 探索如何实现AI在企业多快好省的落地
这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、
模型选择
、模型训练、模型部署和模型监
雪碧有白泡泡
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2023-10-13 20:50
粉丝福利活动
人工智能
机器学习问题解决架构模板(通用)
通用机器学习流程与问题解决架构模板前言数据标签的种类评估指标库机器学习总体框架识别问题识别对象数值变量处理分类变量有两种变法:把分类变量转化为标签把标签转化为二进制变量处理文本变量特征堆叠应用机器学习模型(应用机器学习模型得不到好模型)分解模型特征选择
模型选择
skyHdd
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2023-10-13 02:34
数据挖掘资源整理篇
机器学习问题解决
LLM 系列之 Transformer 组件总结
不同的
模型选择
的架构不一样,目前主流架构有:编码器-解码器架构:传统Transformer模型是建立在编码器-解码器架构上的,由两个Transformer块分别作为编码器-解码器。目前只有少
JL_Jessie
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2023-10-11 01:16
transformer
深度学习
人工智能
Comsol学习——经典案例:散热器的冷却性能
该算例、模型和完整教程可以在官网的案例下载中找到问题分析物理场有流体和传热接下来开始建立
模型选择
物理场共轭传热类型问题选择研究类型,稳态即可导入几何模型点击构建,看到构建出的模型为一整块,里面的东西看不到点击半透明即可定义材料流体类型
一大块肥皂
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2023-10-09 05:27
Comsol学习
AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地?
这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、
模型选择
、模型训练、模型部署和模型监控等
落798.
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2023-10-08 18:26
推广
人工智能
机器学习
模型选择
、欠拟合和过拟合学习笔记
训练误差&泛化误差训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差,泛化误差:指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。过拟合&欠拟合过拟合:训练误差远小于其在测试数据集上的误差欠拟合:模型无法得到较低的训练误差与两者相关的因素:模型复杂度&训练数据集大小一般来说,训练集样本数过少,特别是比模型参数数量少时,容易过拟合。给定训练集:如果模型的复杂度过低,很容易出
Lostin_sakura
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2023-10-08 10:04
算法学习
学习笔记
机器学习
深度学习
神经网络
决定系数 均方误差mse_回归模型评价指标 SSE, MSE、RMSE、MAE、R-SQUARED
误差平方和SSE(SumofSquaresduetoError)该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和公式如下:SSE越接近于0,说明
模型选择
和拟合更好,数据预测也越成功。
weixin_39625162
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2023-10-08 06:25
决定系数
均方误差mse
Sklearn入门
Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维ModelSelection
模型选择
Chen_Chance
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2023-10-08 06:52
sklearn
人工智能
python
R语言学习笔记:
模型选择
(三)LASSO方法
红点代表均方误差和上下一倍标准差,均方误差越小模型越好;上方数量表明模型仍存在的自变量个数(不一定是单调递减)。第一条虚线处表明均方误差最小值;第二个虚线标出最低点的一倍标准差的位置,表示牺牲一倍标准差的情况下可以得到的最简单的模型查看第一条竖线(MSE最小):lasso1.cv$lambda.min查看第二条竖线:一倍标准误:lasso1.cv$lambda.1secoef(lasso1.cv,
DANoob
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2023-10-07 14:58
《统计学习方法》学习笔记之第一章
统计学习方法的学习笔记:第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与
模型选择
训练误差与测试误差过拟合与
模型选择
第五节正则化和交叉验证正则化
资料加载中
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2023-10-07 05:52
机器学习
机器学习
算法
线性回归
深度学习——实战Kaggle比赛:预测房价
预测房价文章目录前言一、Kaggle初识1.1.注册Kaggle账号1.2.进入房价预测比赛页面二、预测房价实战2.1.下载和缓存数据集2.2.访问和读取数据2.3.数据预处理2.4.训练2.5.K折交叉验证2.6.
模型选择
星石传说
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2023-10-06 21:23
python篇
深度学习
人工智能
【Dive into Deep Learning |动手学深度学习(李沐)】4.4
模型选择
、欠拟合和过拟合--学习笔记
目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合(过拟合)总结训练误差和泛化误差训练误差:模型在训练数据上的误差泛化误差:模型在新数据上的误差我们更关注泛化误差,而非训练误差。验证数据集和测试数据集验证数据集:一个用来评估模型好坏
爱吃白菜的金小妞
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2023-10-05 18:19
深度学习(李沐老师)
深度学习
笔记
人工智能
动手学习深度学习(总结梳理)——4.
模型选择
,过拟合,欠拟合
目录1.从训练误差和泛化误差——》模型复杂度——》过拟合与欠拟合——》模型复杂性——》引入验证集——》K折交叉验证——》数据大小和模型容量的理论(来自李沐老师的官网)2.多项式回归2.1生成数据集编辑2.2对模型进行训练和测试2.3三阶多项式函数拟合(正常)2.4线性函数拟合(欠拟合)2.5高阶多项式函数拟合(过拟合)过拟合和欠拟合数据简单复杂模型容量低正常欠拟合高过拟合正常2.多项式回归我们现在
TheFanXY
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2023-10-05 18:18
深度学习
学习
人工智能
深度学习笔记7:
模型选择
+过拟合和欠拟合
模型选择
例子:预测谁会偿还贷款银行雇你来调查谁会偿还贷款你得到了100个申请人的信息其中五个人在3年内违约了发现:5个人在面试的时候都穿模型也发现了这个强信号这会有什么问题?
燏羡
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2023-10-05 18:17
深度学习(pytorch)笔记
深度学习
人工智能
机器学习
李沐深度学习记录3:11
模型选择
、欠拟合和过拟合
通过多项式拟合探索欠拟合与过拟合importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成数据集max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zeros(max_degree)#分配大量的空间true_w[0:4]=
smile~。
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2023-10-05 18:17
深度学习
深度学习
人工智能
李沐之
模型选择
,欠拟合和过拟合笔记
公式解释代码解释importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#4.4.4.1.生成数据集max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zeros(max_degree)true_w[0:4]=np.array
要努力啊啊啊
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2023-10-05 18:47
深度学习
深度学习
PyTorch学习笔记(五):
模型选择
、欠拟合、过拟合和应对方法
PyTorch学习笔记(五):
模型选择
、欠拟合、过拟合和应对方法
模型选择
、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差
模型选择
验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义
FriendshipT
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2023-10-05 18:16
PyTorch学习笔记
深度学习
人工智能
过拟合
【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论
一、统计学习方法的三要素统计学习方法主要包括模型的假设空间、
模型选择
的准则和模型学习的算法,简称为模型、策略和算法。假设空间是一个很重要的概念,监督学习是学习一个从输入
CSU_DEZ_THU
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2023-10-05 07:26
人工智能
机器学习
大数据
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