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模型选择
(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
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2023-08-10 08:40
机器学习基础
学习方法
机器学习
人工智能
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
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2023-08-09 09:24
深度学习
Python
深度学习
pytorch
人工智能
AIGC:【LLM(三)】——JARVIS:连接ChatGPT和HuggingFace解决AI问题
文章目录0.摘要1.引言2.相关工作3.HuggingGPT3.1任务规划3.2
模型选择
3.3任务执行3.4响应生成4.限制5.结论6.参考资料0.摘要解决具有不同领域和模态的复杂人工智能任务是通往人工通用智能的关键骤
J_Xiong0117
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2023-08-08 08:34
LLMs
前沿技术paper
chatgpt
AIGC
人工智能
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
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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
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2023-08-07 22:50
经验分享
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
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2023-08-07 20:33
深度学习
语言模型
大数据
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
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2023-08-07 16:27
机器学习
人工智能
机器学习
scikit-learn
算法
人工智能
python
(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
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2023-08-07 11:17
机器学习基础
学习方法
学习
笔记
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
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2023-08-06 14:34
机器学习
后端
数据应用
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2023-08-04 20:43
机器学习
人工智能
机器学习
分类
矩阵
人工智能
scikit-learn
数据挖掘
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
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2023-08-01 21:24
深度学习
深度学习
人工智能
【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
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2023-07-31 12:44
LeetCode算法笔记
leetcode
c++
数学
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
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2023-07-30 10:57
机器学习
深度学习
人工智能
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
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2023-07-30 01:19
深度学习
pytorch
python
pytorch
深度学习
人工智能
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
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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
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2023-07-29 10:31
机器学习
深度学习
人工智能
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
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2023-07-29 09:03
机器学习
机器学习
人工智能
计算机视觉
【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
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2023-07-28 10:18
机器学习
分类
人工智能
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
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2023-07-27 15:38
YOLO
智能手机
人工智能
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
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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
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2023-07-27 00:32
数据分析
项目实战
逻辑回归
算法
机器学习
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
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2023-07-26 17:33
python
scikit-learn模块
1024程序员节
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
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2023-07-25 17:12
python
sklearn
数据分析
机器学习
开发语言
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
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2023-07-25 15:13
stable
diffusion
AI作画
【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
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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
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2023-07-24 21:30
豪斯曼检验matlab
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
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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_
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2023-07-22 10:26
深度学习
学习
python
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
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2023-07-20 02:25
Python
python
开发语言
机器学习
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
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2023-07-20 02:35
ChatGPT
LLM微调
chatgpt
【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
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2023-07-19 11:38
大橙子学机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2023-07-19 10:48
python知识整理
scikit-learn
python
机器学习
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
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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<>
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2023-07-18 08:32
深度学习
深度学习
人工智能
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
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2023-07-18 00:49
chatgpt
分类
python
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
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2023-07-17 09:34
Stable
Diffusion
inscode
stable
diffusion
探索不同算法实现在MATLAB中解决LASSO问题:投影梯度法、次梯度方法和平滑梯度方法的详细分析与比较
LASSO是一种线性
模型选择
和正则化方法,可以增强预测精度和可解释性。我们将用几种不同的方法来解决这个问题:投影梯度法、次梯度方法以及平滑原始问题的梯度方法。
快撑死的鱼
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2023-07-17 07:01
算法
matlab
开发语言
深度前馈网络(DNN):理解、应用和Python示例
目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2
模型选择
与训练4.1.3
轩Scott
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2023-07-16 14:04
网络
dnn
python
【动手学深度学习】--04.
模型选择
、过拟合和欠拟合
文章目录
模型选择
、过拟合和欠拟合1.
模型选择
1.1训练误差和泛化误差1.2验证数据集和测试数据集1.3K-则交叉验证2.过拟合和欠拟合2.1模型容量2.2VC维2.3数据复杂度3.代码实现3.1生成数据集
小d<>
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2023-07-16 13:31
深度学习
深度学习
人工智能
2023美赛思路 | A题时间序列预测任务的
模型选择
总结
2023美赛思路|A题时间序列预测任务的
模型选择
总结目录2023美赛思路|A题时间序列预测任务的
模型选择
总结基本介绍数据描述任务介绍时序模型基本介绍这道题分析植被就行,主要涉及不同植被间的相互作用,有竞争有相互促进
前程算法屋
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2023-07-16 13:07
数学建模教程
时间序列分析(Python)
人工智能
机器学习
时间序列预测任务
模型选择总结
2023美赛思路
大语言模型中一个调皮的EOS token
模型选择
得自然是现在中文做的比较好的ChatGLM2-6B。
boydfd
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2023-07-16 06:31
语言模型
人工智能
自然语言处理
不定长图文模型训练
文章目录生成数据集
模型选择
计算均值和标准差训练代码测试集测试生成数据集importosimportrandomfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont,ImageFilterfromioimportBytesIOimporttimedefmain
冰履踏青云
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2023-07-16 01:49
深度学习
python
人工智能
机器学习
神经网络训练中的 data splits 是什么
验证集(ValidationSet):这是用于调整模型超参数和进行
模型选择
的数据子集。在训练过程中,使用验
温柔的行子
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2023-07-14 20:00
神经网络
机器学习
人工智能
python
pytorch
AutoDL 训练stable-diffusion lora模型
1.创建镜像实例2.启动实例3.启动服务4.配置参数4.1基础
模型选择
4.2文件路径设置5.点击打印训练信息6.训练模型(点击Trainmodel)
ml7yuwanhanhua
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2023-07-14 12:25
stable
diffusion
基于RWKV-Runner大语言模型系统
使用起来简单方便,但是还是比较吃机器,显存2G到32G都可以使用,根据自己的
模型选择
即可。总结起来:使用起来方便简单,上手容易。需要有电脑基础,很多地方还不是傻瓜化。需要一些理论知识增强使用功能。
Mr数据杨
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2023-07-14 03:59
Python
自然语言技术
语言模型
人工智能
自然语言处理
代价函数(Cost Function)
相关内容接下来我们会引入一些术语我们现在要做的便是为我们的
模型选择
合适的参数(parameters),便是直线的斜率和在y轴上的截距。
氢气氧气氮气
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2023-07-14 00:14
机器学习
人工智能
机器学习
拓端tecdat|Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
我们将学习如何使用Python来实现它,以及如何将其应用到实际应用程序中,以了解它如何帮助我们为
模型选择
最佳参数并提高准确性。前提阅读本教程,您最好对Python或其他某种编程语言有基本的了解,也
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2023-07-13 15:58
使用Python编写机器学习算法
摘要:本文将介绍如何使用Python编写机器学习算法,包括数据预处理、
模型选择
、训练和评估等方面的内容。引言机器学习是一门研究如何使计算机具备学习能力的领域。
张家老院子
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2023-06-23 08:01
python
机器学习
算法
三、多层感知机及模型优化
文章目录前言一、多层感知机1.1隐藏层1.1.1什么叫隐藏层1.1.2为什么需要隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2Sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3多层感知机的代码实现二、
模型选择
穆_清
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2023-06-23 05:45
深度学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
【机器学习算法系列】交叉验证
一、交叉验证1.1原理简述交叉验证是一种常用的
模型选择
方法。
朱小敏的小书屋
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2023-06-20 07:24
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