模型选择第7页

论文《TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Aligh LLM with Recommendation》阅读

AnEffectiveandEfficientTuningFrameworktoAlignLargeLanguageModelwithRecommendation》论文概况BackgroundandIntroductionPreliminary问题形式化方法论TALLRecTuning形式化基于LoRA的轻量化更新策略大模型选择

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:21

机器学习基础之《分类算法（3）—模型选择与调优》

作用是如何选择出最好的K值一、什么是交叉验证（crossvalidation）1、定义交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证把训练集本身再分2、分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理：

csj50·2023-08-19 11:35

生成式AI和大语言模型 Generative AI & LLMs

通过参加这门课程，您将学会：深入了解生成性AI，描述基于LLM的典型生成性AI生命周期中的关键步骤，从数据收集和模型选择，到性能评估和部署详细描述为LLMs提供动力的变换器架构，它们是如何被训练的，以及微调如何使

AI架构师易筋·2023-08-19 06:21

【教育增长圈】3组-春雨-第六次作业

《第五六七课作业主题》D6/D7/D8大作业拆解案例：学而思【课程名称】第一部分／营销模型一、【模型框架】：9元转1440元（1）模型选择理由：门槛低，还送超值教辅大礼包优点：低价降低了用户的决策成本，

钢牙小胖墩·2023-08-19 03:15

深度学习中的欠拟合与过拟合区别是？

模型选择、欠拟合和过拟合在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中，我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。

浩波的笔记·2023-08-19 03:33

Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。print(f"Runing模型平均一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。

·2023-08-18 00:50

如何使用AIGC人工智能辅助开发？

文章目录引言AIGC辅助开发的应用场景代码生成图像识别与生成自然语言处理视频剪辑与生成AIGC辅助开发的实现步骤数据准备模型选择模型训练结果评估与优化应用开发AIGC辅助开发的优势与局限优势局限未来展望总结欢迎来到

IT·陈寒·2023-08-16 17:05

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进

·2023-08-15 20:35

留一验证法(LOOCV）和留P验证法R语言实现

可以使用不同的模型选择算法，如岭回归、lasso回归、逐步回归等，选择性能最优的模型。R

weixin_49320263·2023-08-15 08:14

GhatGPT实现泰坦尼克号生存预测

数据处理3.1缺失值处理3.2特征工程3.3数据标准化或归一化3.4数据集划分4.数据分析4.1探索性数据分析4.1.1乘客生存率分析4.1.2不同特征与生存率的关系分析4.2机器学习算法预测4.2.1模型选择与训练

N-A·2023-08-15 07:08

机器学习入门：如何搭建第一个机器学习模型——以墨尔本房价预测为例

注：本文为MachineLearning的个人学习笔记，学习站点：Kaggle.com搭建一个最简单的机器学习模型仅需3步：收集数据，数据清洗；特征工程；模型选择、整合，参数调优；收集数据墨尔本市房产信息数据都存放在这个

sz88888·2023-08-15 04:45

五动手学深度学习v2 —— 模型选择+欠拟合和过拟合

模型选择欠拟合和过拟合4.4.2.2.K折交叉验证当训练数据稀缺时，我们甚至可能无法提供足够的数据来构成一个合适的验证集。这个问题的一个流行的解决方案是采用K折交叉验证。

王二小、·2023-08-14 18:01

【Python机器学习】实验10 支持向量机

实例化线性支持向量机1.4可视化分析实例2核支持向量机2.1读取数据集2.2定义高斯核函数2.3创建非线性的支持向量机2.4可视化样本类别实例3如何选择最优的C和gamma3.1读取数据3.2利用数据集中的验证集做模型选择实例

Want595·2023-08-12 12:18

软件项目管理案例教程第4版知识清单

项目初始是项目管理的第一个阶段，包括项目确立和生存期模型选择。投资回报期是衡量收回初

不打小怪兽·2023-08-10 15:58

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节模型评估与模型选择，正则化与交叉验证，泛化能力

一，模型评估与模型选择1.训练误差与测试误差假如我们有100个数据。

Allenspringfestival·2023-08-10 08:40

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

文章目录4、多层感知机（MLP）4.1、多层感知机4.1.1、隐层4.1.2、激活函数σ4.2、从零实现多层感知机4.3、简单实现多层感知机4.4、模型选择、欠拟合、过拟合4.5、权重衰退4.6、丢失法

来杯Sherry·2023-08-09 09:24

AIGC：【LLM（三）】——JARVIS:连接ChatGPT和HuggingFace解决AI问题

J_Xiong0117·2023-08-08 08:34

30 张图解 | 面试官问我高并发服务模型哪家强？

来自公众号：后端技术学堂作者：LemonCoder正文共7032字30图，预计阅读时长15分钟面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识

码农小光·2023-08-08 02:28

亚马逊云科技与真格基金发起「AI超新星计划」，助力早期创业者快速启动项目

为了尽可能降低AI创业者的启动门槛，亚马逊云科技携手头部早期投资机构真格基金共同发起了「AI超新星计划」，为心怀梦想的AI应用创业者们提供了从云资源、模型选择、微调、应用落地等的技术支持，从0到1产品原型搭建

静观事态·2023-08-07 22:50

模型训练技术指南

目录引言1.模型训练的重要性2.数据预处理3.特征工程4.模型选择与评估5.参数调优6.模型集成7.过拟合与欠拟合8.模型保存与加载9.分布式训练与加速10.最佳实践与常见问题引言模型训练是机器学习领域中至关重要的一步

Yan-英杰·2023-08-07 20:33

机器学习基础07-模型选择01-利用scikit-learn 基于Pima 数据集对LogisticRegression算法进行评估

选择合适的模型是机器学习和深度学习中非常重要的一步，它直接影响到模型的性能和泛化能力。“所有模型都是坏的，但有些模型是有用的”。建立模型之后就要去评估模型，确定模型是否有用。模型评估是模型开发过程中不可或缺的一部分，有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。在选择模型时，需要综合考虑以下几个因素：问题类型：首先需要明确问题的类型，是分类问题、回归问题、聚类问题还是其他类型的问题。不

玩转AI·2023-08-07 16:27

（统计学习方法|李航）专栏学习笔记目录导航

第一章统计学习方法概论（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论-一二三节统计学习及统计学习种类，统计学习三要素（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节：模型评估与模型选择，正则化与交叉验证

Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

机器学习模型选择评估和超参数调优

如何选择模型？如何评估模型？如何调整模型的超参数？模型评估要在测试集上进行，不能在训练集上进行，否则评估的准确率总是100%，模型调参要在验证集上迭代进行。所以，一般我们准备好数据集后，要将其分为训练集和测试集，分配比例一般在5：5到8：2之间，即最多训练集80%，测试集20%，验证集包含在训练集中。sklearn中有sklearn.model_selection.train_test_split

一马平川的大草原·2023-08-06 14:34

机器学习基础08-模型选择02-分类算法矩阵（基于Pima 数据集）

算法评估矩阵（AlgorithmEvaluationMetrics）用于评估机器学习算法在特定任务上的性能。不同的任务可能会使用不同的评估矩阵，因为每个任务的优劣衡量标准都不同。分类算法矩阵分类问题或许是最常见的机器学习问题，并且有多种评估矩阵来评估分类算法。以下几种用来评估分类算法的评估矩阵：·分类准确度。·对数损失函数（Logloss）。·AUC图。·混淆矩阵。·分类报告（Classifica

玩转AI·2023-08-04 20:43

动手学深度学习——实战Kaggle比赛：预测房价（代码详解+调参优化）

目录1.下载和缓存数据集2.Kaggle3.访问和读取数据集4.数据预处理5.训练6.K折交叉验证7.模型选择8.提交Kaggle预测9.调参优化1.下载和缓存数据集数据集百度云：链接：https://

緈福的街口·2023-08-01 21:24

【LeetCode】探索杨辉三角模型

给到的示例中我们通过输入杨辉三角的行数，然后通过计算得到这个杨辉三角的每一行是什么具体的数值二、模型选择首先我们要做的第一件事就是去选择正确的求解模型首先第一点，我们要来对比一下使用C语言求解和C++求解有什么不同

烽起黎明·2023-07-31 12:44

机器学习&&深度学习——权重衰减

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助权重衰减讨论（思维过一下，后面会总结）权重衰减使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制对最优解的影响参数更新法则总结高维线性回归从零开始实现初始化模型参数定义

布布要成为最负责的男人·2023-07-30 10:57

pytorch学习——模型选择

一.概念模型选择是机器学习中的重要环节，它涉及到从各种统计，机器学习或深度学习模型中选取最佳模型的过程。

一只小百里·2023-07-30 01:19

R语言学习笔记：模型选择（二）

前面一篇得到19个局部最优模型，接下来需要寻找到全局最优的模型summary(fit1)$cpsummary(fit1)$bic制成图表：plot(summary(fot1)$cp,xlab="NumberofPredictors",ylab='Cp',col='red',type='p',pch=16)bic图形将该代码中的cp替换即可一个自变量时cp值较高，随着自变量的增加精度逐渐上升，增加到

DANoob·2023-07-29 11:29

机器学习&&深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——多层感知机的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助在机器学习中，我们的目标是发现模式。但是，我们需要确定模型不只是简单记住了数据，还要确定模型真正发现了一种泛化的模式。我们的模型需要判断从未见过的情况，只有当模型发现了一种泛化模式时，才会作出有效的预测。正式地讲，我们的目标是发现某些模式，这

布布要成为最负责的男人·2023-07-29 10:31

机器学习03-数据理解(小白快速理解分析Pima Indians数据集)

数据理解是进行机器学习项目的重要第一步，它有助于我们对数据的基本属性有全面的了解，并为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。

玩转AI·2023-07-29 09:03

【机器学习】分类算法 - 模型选择与调优GridSearchCV（网格搜索）

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》模型选择与调优1、交叉验证2

士别三日wyx·2023-07-28 10:18

基于AidLux+Yolov8，实现安卓手机检测纺织物瑕疵

文章目录●项目名称●项目简介●预期效果●操作流程1.纺织数据下载2.数据集标签格式转换3.YOLOv8下载4.数据集配置5.模型选择6.验证模型7.预测模型8.预测结果展示9.tflite模型导出10.

GONG4717·2023-07-27 15:38

交叉验证与网格搜索

交叉验证用于模型选择，当获得超参数以后，要训练模型，采用交叉验证评估模型。

休提前事·2023-07-27 06:27

模型构建——使用逻辑回归构建模型，lightGBM进行特征筛选

1.2样本设计1.3模型训练与评估在进行模型选择与评估时，我们按照以下顺序进行模型

AIGC人工智残·2023-07-27 00:32

scikit-learn笔记4 SKLearn模型选择与评估数据集划分

数据集划分方法k折交叉验证1、将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个子集有m/k个训练样例，，相应的子集称作{s1,s2,…,sk}。2、每次从分好的子集里面，拿出一个作为测试集，其它k-1个作为训练集3、在k-1个训练集上训练出学习器模型。4、把这个模型放到测试集上，得到分类率。5、计算k次求得的分类率的平均值，作为该模型或者假设函数的真实分类率。这个方法充分

可可茜里的传说·2023-07-26 17:33

Python基础教程:sklearn机器学习入门

它提供了丰富的工具和函数，用于处理各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。

Rocky006·2023-07-25 17:12

StableDiffusion 换脸实现

先看效果：想要换的脸：想要把脸放到的目标图片：实现方案：StableDiffusion+roop（本次实验基于roopV0.02版本）1/安装SD，模型选择DreamShaper,Sampler使用Eulera2

legendwon·2023-07-25 15:13

【动手学深度学习】Task03

过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合模型选择.jpg模型泛化性.jpg权重衰减基本概念权重衰减等价于范数正则化（regularization）。

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

豪斯曼检验matlab,豪斯曼检验、空间面板模型选择等问题

各位大神，本人空间计量小白，最近看了姜磊老师的书，自己也进行了实证分析。有一些问题不太懂：1、空间面板数据模型分为混合空间面板数据模型、空间固定效应空间面板数据模型、时间固定效应空间面板模型、空间和时间双固定效应的空间面板数据模型、随机效应的空间面板数据模型，而豪斯曼检验可以用来判断到底是选择固定效应模型还是随机效应模型。那豪斯曼统计量到底是如何来构造呢？是否需要按照空间时间双固定效应模型vs.随

qhumble·2023-07-24 21:30

Web开发快速入门

1.htmlcssjshtml–》房屋的框架结构超文本标记语言标签属性事件http://www.w3school.com.cn/html/index.aspcss-》房屋的装修和家具盒模型选择器class

熊猫小弟·2023-07-23 12:58

【李沐】动手学深度学习学习笔记

预备知识数据操作数据预处理线性代数矩阵计算自动求导线性神经网络线性回归深度学习的基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现Softmax回归损失函数图像分类数据集Softmax回归的从零开始实现Softmax回归的简洁实现多层感知机感知机多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现模型选择过拟合和欠拟合权重衰退暂

chenxiaowai_·2023-07-22 10:26

一文搞懂Python时间序列预测（步骤，模板，python代码）

数据和代码链接：数据和Jupyter文件以预测美国未来10年GDP的变换情况为列：目录第一步进行数据导入第二步进行平稳序列分析第三步进行不平稳序列的差分运算第四步进行模型定阶和模型选择及拟合第五步进行模型结果分析和模型检验第六步进行模型预

我的思路很明确·2023-07-20 02:25

LLM模型微调方法及经验总结

文章目录微调方法Freeze方法P-tuning方法prefix-tuningPromptTuningP-tuningv1P-tuningv2Lora方法Qlora方法微调经验模型选择模型大小选择数据处理微调方案英文模型需要做词表扩充吗

dzysunshine·2023-07-20 02:35

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第二章

accuracy误差error训练误差trainingerror经验误差empiricalerror泛化误差generalizationerror过拟合overfitting欠拟合underfitting模型选择

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:38

Scikit-learn探索：中级指南

在上一篇文章中，我们已经对Scikit-learn的基本使用有了一定的了解，包括数据预处理、模型选择、训练和评估等。然而，这只是冰山一角。

青春不朽512·2023-07-19 10:48

20190929特征工程

1、筛选X方法：模型选择回归，不建议只用相关性分析或IV值筛选X1、LASSO2、相关性分析：看的是两两3、IV值计算：只适用二分类4、随机森林：是从总体上看，相对其他的解释性不高

6bd9f7257faf·2023-07-19 08:42

【动手学深度学习】--08.实战：Kaggle房价预测

文章目录实战：Kaggle房价预测1.访问和读取数据集2.数据预处理2.1标准化数据2.2离散数据处理3.训练4.K折交叉验证5.模型选择实战：Kaggle房价预测1.访问和读取数据集#如果没有安装pandas

小d<>·2023-07-18 08:32

ChatGPT：如何利用ChatGPT微调分类任务

文章目录前言【科普】1.ChatGPT的原理2.ChatGPT的应用3.ChatGPT的优势及未来展望一、准备二、使用大模型进行NLP分类任务的微调示例代码三、参数说明四、模型的选择五、模型选择示例来源

QuietNightThought·2023-07-18 00:49

少年侠客【InsCode Stable Diffusion美图活动一期】

InsCodeStableDiffusion体验1.1界面很友好1.2小小体验一下1.3体验感受二、如何在InsCode给StableDiffusion安装Lora三、StableDiffusion调参基础3.1模型选择

度假的小鱼·2023-07-17 09:34

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