模型选择第9页

降维算法——PCA对手写数字数据集的降维

一、数据来源手写数字数据集digitrecognizor.csv二、模型选择fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCimportpandasaspdimportnumpy

YUENFUNGDATA·2023-02-06 19:59

Popov超稳定性在模型参考自适应（MRAS）中的应用

首先，参考模型选择与源模型相同，构造了一误差系统，只要保

SmartFish·2023-02-06 13:57

模型调参——随机森林在乳腺癌数据集上的调参应用

一、数据集Sklearn自带数据集——乳腺癌数据集二、模型选择乳腺癌数据集是二分类模型，选择随机森林模型进行调参三、调参流程1）简单建模，观察模型在数据集上具体的表现效果2）调参——n_estimators3

YUENFUNGDATA·2023-02-05 14:20

论文笔记Deep Gaussian Processes深度高斯过程

这导致我们用于模型选择的模型的边际似然有一个严格的下限（层数和每层节点数）。深度信念网络通常用于使用随机梯度下降进行优化的相对较大的数据集。

风尘23187·2023-02-05 11:48

构建我的图像分类框架记录

构建我的图像分类框架记录参考资料数据集cifar10模型选择mobilnet系列参考博客评价指标训练trick整理调参网络结构调优resnet系列学习衰减策略标签平滑知识蒸馏数据增强ｍｉｘｕｐ参数值的设置优化批归一化

慕一Chambers·2023-02-05 10:43

pytorch第四章模型选择、欠拟合和过拟合

1.导包importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2.生成训练和测试数据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]=np.arra

努力学习做大佬·2023-02-05 09:10

（sklearn）机器学习（七）分类算法

分类算法1sklrean转换器和预估器2k-近邻算法（KNN算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors

勇气在前·2023-02-04 18:06

5. Resampling Methods

评估模型性能的过程称为模型评估，而为模型选择合适的灵活性水平的过程称为模型选择自助法(bootstrap)在几种情况下被使用，最常见的是用来衡量参数估计的准确性或给定统计学习

weixin_47891244·2023-02-03 17:11

动手学习深度学习（总结梳理）——8.简单实战kaggle：预测房价

目录1.访问和探索数据集2.数据预处理2.1标准化数据2.2离散值处理（独热编码）3.训练4.K折交叉验证5.模型选择6.提交你的预测7.QA环节7.1减小特征维度能用labelencoding嘛？

TheFanXY·2023-02-03 08:51

数学建模学习11

前言：发现好多都离不开机器学习，那就先学上一丢丢，小羊冲呀今日份之——聚类学习一、1、机器学习分类：监督学习无监督学习强化学习半监督学习深度学习Scikit-learn主要学习：分类聚类回归降维模型选择数据的预处理

杨小羊123·2023-02-02 13:16

笔记——机器学习入门

自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤：特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化)特征降维特征选择主成分分析（Principalcomponentanalysis）PCA降维案例机器学习算法训练详解转换器类和预估器类模型选择与调优机器学习概述什么是机器学习机器学习与人解决问

小佘要加油·2023-02-02 10:00

降维算法——PCA对人脸识别数据集的降维

一、数据来源Sklearn自带数据集fetch_lfw_people二、模型选择降维使用Sklearn的decomposition模块下的PCA三、分析过程1）导入相关库fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy

YUENFUNGDATA·2023-02-02 03:18

交通事故理赔审核竞赛

目录1.竞赛概要2.数据清洗3.特征处理4.模型选择1.竞赛概要本比赛为个人练习赛，适用于入门二元分类模型。

大端DD·2023-02-01 21:36

【DL】4个问题的思考与解决

协方差矩阵3.如何根据模型选择激活函数？4.别人论文中学习率一般是怎么设置的？对这个文章中问题的思考，点击跳转1.改变数据集的依据是什么？

Tialyg·2023-02-01 11:42

数学建模学习笔记（十）——时间序列模型

文章目录一、时间序列综述二、时间序列数据以及基本概念三、时间序列分解四、指数平滑模型五、一元时间序列分析的模型六、AR（p）模型七、MA（q）模型八、ARMA（p,q）模型九、模型选择：AIC和BIC准则

striveAgain丶·2023-02-01 09:29

【深度学习】模型选择、欠/过拟合和感受野（三）

文章目录模型选择泛化能力过拟合和欠拟合模型复杂度感受野感受野如何计算？总结写在最前面的话：这一篇文章要整理的知识点有点稀疏，内容不是很多。

Florrie Zhu·2023-02-01 09:23

《动手深度学习》4.10. 实战Kaggle比赛：预测房价

预测房价本节内容预览数据下载和缓存数据集访问和读取数据集使用pandas读入并处理数据数据预处理处理缺失值&对数值类数据标准化处理离散值—one-hot编码最后，转换为张量表示训练先用简单线性模型进行数据验证K折交叉验证模型选择提交

Mavis00·2023-01-30 13:58

动手学深度学习读书笔记-5

模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差训练误差指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。

wxl1999·2023-01-30 11:53

五、数据挖掘流程简明笔记

数据清洗4.2.2数据转换4.2.3特征选择4.2.3.1单变量特征选定：卡方检验(chi-squared)4.2.3.2递归特征消除：RFE4.2.3.3主要成分分析：PCA4.2.3.4特征重要性5、模型选择

Norni·2023-01-30 07:39

matlab上的神经网络模型导出成C文件

第一步：matlab上导入数据集第二步：训练模型选择APP中的neuralnetfitting，数据拟合的神经网络!

我不是理科生啊·2023-01-28 13:21

PyTorch深度学习-02线性模型（快速入门）

找最优权重（不同权重的直线的倾斜角度不同）2.2.3TrainingLoss2.2.4MSE2.3代码实现2.4结果截图3.Exercise3.1代码实现3.2结果截图线性模型1.步骤准备数据集DataSet模型选择

璞玉牧之·2023-01-27 10:53

bic准则 python实现_模型选择方法：AIC和BIC

weixin_39548787·2023-01-27 08:19

AIC, BIC v.s. Crossvalidation

模型选择的方法有许多，例如AIC,BIC,Crossvalidation,GCV等等。这些准则的适用条件有哪些？该如何选择不同的准则？

susan-wang·2023-01-27 08:47

Lasso model selection: Cross-Validation / AIC / BIC

基于信息准则的模型选择是非常快速的，但它依赖于对自由度的适当估计，是针对大样本（渐近结果）导出的，并且假设模型是正确的，即数据实际上是由该模型生成的。

yumin1997·2023-01-27 08:46

PyTorch深度学习实践第二讲线性模型

目录监督学习四步骤线性模型泛化代码作业监督学习四步骤DataSet（数据集）Model（模型选择和设计，例如神经网络，决策树等）Training（大部分模型都需要训练，都有些例如KNN不需要训练）Inferring

筱翼深凉·2023-01-27 08:47

pytorch学习--线性模型

一般步骤：1.准备数据集2.模型选择，设计3.训练2.应用-新数据，预测知道结果的训练--监督学习。根据训练集，易得为线性模型。利用w，d评估误差.设：损失函数为例题代码打了，没保存，不重新打了。’

over_thinker·2023-01-27 07:26

零基础入门推荐系统——task05: 排序模型+模型融合

排序模型选择三个比较有代表型的模型：LGB的排序模型LGB的分类模型深度学习的分类模型DIN集成学习方法（其实LightGBM也是集成学习模型的一种，这里是

从白玉石·2023-01-26 07:11

动手学数据分析 TASK5 数据建模与模型评估

第三章：数据建模与模型评估前言一、关键词概要二、内容复现（一）数据建模1.数据载入及预设2.模型选择与sklearn算法(1)sklearn简介3.数据集划分4.模型搭建(1)创建基于线性模型的分类模型

曦溪汐希_CHEN·2023-01-25 12:04

电商数仓笔记5_数据仓库系统（数仓分层，数仓理论，数仓环境搭建）

三范式区分2、关系建模与维度建模（1）关系建模（2）维度建模3、维度表和事实表（重点）（1）维度表（2）事实表（2.1）事务型事实表（2.2）周期型快照事实表（2.3）累积型快照事实表4、维度模型分类（1）模型选择

明灭18·2023-01-23 14:28

TASK02-深度学习

过拟合和欠拟合及其解决方案模型选择，过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择概念验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小梯度消失和梯度爆炸随机初始化模型参数Pytorch的默认随机初始化

中古传奇·2023-01-21 21:23

天池新闻推荐入门赛持续跟进——First one!

小李没有·2023-01-20 17:57

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3

文章目录2022-作业说明hw3学习目标数据集介绍baseline模型选择数据增强mixupTestTimeAugmentation（需要做多次才能显现它的优势，最后的test的加权多一点比较好）Crossvalidation

I"ll carry you·2023-01-20 17:46

【李宏毅2022 机器学习春】hw3_CNN（Boss baseline）

文章目录实验记录评分标准收获参考资料数据增强部分模型选择设计部分训练部分实验记录单个model，224：resize224两个model做ensemble，private没过bossbaseline验证

I"ll carry you·2023-01-20 17:46

《论文阅读》开放域对话生成——融合个性和知识并基于检索增强的回复生成

Bi-encoderCross-encoderPloy-encoderDensepassageretriever(DPR)模型架构核心思想实现细节KnowledgeSelectorPersonaSelectorQuery-EnhancedGenerator模型选择总结

365JHWZGo·2023-01-20 14:16

机器学习分类模型评价指标详述

问题建模机器学习解决问题的通用流程：问题建模——特征工程——模型选择——模型融合其中问题建模主要包括：设定评估指标，选择样本，交叉验证解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题

chenyiming2010·2023-01-20 13:06

bic准则 python实现_Python实现基于BIC的语音对话分割(一)

1.贝叶斯信息准则在统计学里，处理模型选择问题时我们往往采用BIC进行判定，即贝叶斯信息准则。

weixin_39989033·2023-01-19 13:27

scikit-learn——机器学习应用开发的步骤和理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载1.数据采集和标记先采集数据，再

m0_65187443·2023-01-19 09:11

[EdgeAI] NXP eIQ 机器学习Toolkit （二）：模型篇

NXPeIQ机器学习Toolkit（二）：模型篇1.模型选择2.模型训练3.模型评估4.模型导出5.模型部署博主热门文章推荐：书接上篇：[EdgeAI]NXPeIQ机器学习Toolkit（一）：准备篇1

HowieXue·2023-01-18 23:26

机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论+第二章模型选择和评估（学习笔记+公式推导）

【西瓜书+南瓜书】task01:第1、2章（2天）第一章绪论主要符号表下述这些符号在本书中将频繁的使用，务必牢记于心各个特殊符号所具有的的含义对上述部分定义做一下解释：向量有维度，其中的元素是有序的变量集是集合，集合中的元素是无序的空间可以简单的理解为集合，假设空间是一个超集（全集）全集的一部分被称为假设集，可以认为假设集是假设空间的一个子集逗号分割：行向量分号分割：列向量**1.1引言**你会判

爱吃肉爱睡觉的Esther·2023-01-18 15:06

嵌套交叉验证输出超参数_嵌套交叉验证超参数优化和模型选择

嵌套交叉验证输出超参数Cross-Validationalsoreferredtoasoutofsamplingtechniqueisanessentialelementofadatascienceproject.Itisaresamplingprocedureusedtoevaluatemachinelearningmodelsandaccesshowthemodelwillperformfor

weixin_26729375·2023-01-18 11:10

医学数据挖掘流程（四）：建模调参画图

模型选择：二分类模型。0-1多分类模型。二分类和连续模型的中间模型，不像二分类那么粗糙，也不像回归要求连续数据，可以分段对抗缺失的重要连续数据。回归模型。

天狼啸月1990·2023-01-18 09:01

深度学习——多层感知机

文章目录在网络中加入隐藏层激活函数多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

CST仿真学习 2021-10-12

CST仿真贴片天线选择模型选择微波模型，确定各个范围，和参考的坐标轴建模在Modeling中选择要加的图形块，设置变量长宽高，变量赋值（后续需修改可在软件下方的Schematic修改）在已有块的面上添加新的块

苦苦的shen·2023-01-16 08:28

【机器学习之模型融合】Voting投票法简单实践

目录前言1、使用sklearn实现投票法1.1、导入工具库，准备数据1.2、定义交叉验证评估函数1.3、建立基于交叉验证的benchmark、做模型选择1.4、构建多组分类器、进行融合1.5、构建多样性

拟禾·2023-01-15 18:41

Improved Techniques for Training Score-Based Generative Models论文阅读

论文链接：ImprovedTechniquesforTrainingScore-BasedGenerativeModels文章目录摘要引言背景郎之万动力学基于分数的生成模型选择噪声尺度初始的噪声尺度其它噪声等级结合噪音信息配置退火朗之万动力学

zzfive·2023-01-15 07:41

机器学习 Python scikit-learn 中文文档（8）无监督学习: 探索寻找数据的表现方式(representations)

无监督学习:探索寻找数据的表现方式(representations)与官方文档完美匹配的中文文档，请访问http://studyai.comLogo首页安装文档案例ForkmeonGitHubPrevious模型选择

ScorpioDoctor·2023-01-14 20:17

机器学习入门（3、分类算法）

1、分类算法1-1KNN（KNearestNeighbor）算法1-2模型选择与调优1、什么是交叉验证（CrossValidation）？

奈々生様·2023-01-13 22:53

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

文章目录1.统计学习2.统计学习的分类2.1.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差

可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库

目前，很多机器学习项目的模型选择开始转向自动化，而特征工程仍然主要以人工为主。这个过程的重要性可能比模型选择更重要，人工得到的特征总带有一定的局限性。

hellozhxy·2023-01-13 18:43

机器学习基础-30:特征工程与模型选择

机器学习的特征工程与模型选择机器学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读！1数据预处理数据预处理包括:数据清洗、数据格式转换和领域知识收集等。

MTVideoAI·2023-01-13 16:03

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