调参第10页

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

实战训练营开课了授课内容：机器学习，深度学习，文本分类，计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost网格调参实战机器学习算法

甜辣uu·2023-08-29 07:35

3DS Max中绘制圆锥箭头

3DSMax中绘制圆锥箭头绘制结果绘制过程步骤一：绘制立体圆锥方法1方法2步骤二：圆锥体调参（模型尺寸设置）1圆锥体参数说明2圆锥体参数调整步骤三：绘制圆柱体步骤四：圆柱体调参步骤五：圆锥与圆柱的对准，

很菜又爱学·2023-08-29 07:19

决策树（CLS, ID3, CART, 随机森林, 参数详解），一篇就够了

决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART回归树CART分类树CART剪枝算法随机森林RF概念（引入Bootstrap/Bagging/RF）RF流程RF特点RF如何选Feature数量随机森林RF调参概况与基本概念概况原则

Machine Liang·2023-08-29 06:55

javascript实现几何粒子星空连线背景效果

newParticleBackground();particleBackgroundInstance.initPoints();particleBackgroundInstance.drawFrame();/*//可调参数

liuccn·2023-08-28 19:40

研究生如何水论文

水出论文抽象理解具体做法1、Baseline与模块2、怎么做3、怎么写抽象理解论文1=A+B+C论文2=D+E+F我的=A+E+C+F（调参）创新不是自己发现的，是找来的具体做法1、Baseline与模块

毕竟是shy哥·2023-08-28 15:12

计算机毕设基于机器学习与大数据的糖尿病预测

DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

unity 模拟引力

把下面的Gravity.cs代码放在需要被引力作用的物体上，然后给Body1拖拽一个吸引该对象的物体，并在InitSpeed处给此物体一个初速度，即可引力公式：F=G*M*m/r/r（G视情况而定，自己调参寻找合适值

四月的小白·2023-08-28 08:00

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层：可以根据实际情况增加多个隐含层，每个隐含层的节点数量可以根据经验或者调参进行设置。隐含层的激活函数

12134·2023-08-28 05:40

matlab使用教程(25)—常微分方程(ODE)选项

1.ODE选项摘要解算ODE经常要求微调参数、调整误差容限或向求解器传递附加信息。本主题说明如何指定选项以及每个选项与哪些微分方程求解器兼容。

配电网和matlab·2023-08-28 02:18

Introduction to Data-Centric AI 以数据为中心的人工智能导论

LabelErrorsandConfidentLearning1.引入库2.读入数据总结前言本博客笔记来源于MIT的课程，IntroductiontoData-CentricAI传统的机器学习流程都是基于给定的数据集，通过选择不同的模型、调参

cnhwl·2023-08-27 23:08

机器学习理论笔记（二）：数据集划分以及模型选择

文章目录1前言2经验误差与过拟合3训练集与测试集的划分方法3.1留出法（Hold-out）3.2交叉验证法（CrossValidation）3.3自助法（Bootstrap）4调参与最终模型5结语1前言欢迎来到蓝色是天的机器学习笔记专栏

蓝色是天·2023-08-27 23:34

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，有了这个指标，我们就可以进一步调参逐步优化我们的模型

热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业05Transformer(Machine Translation)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：15.05】【MediumBaseline：18.44】【StrongBaseline：23.57】【

22世纪冲刺·2023-08-27 09:47

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classification(Framewise Phoneme Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：0.49798】【MediumBaseline：0.66440】【StongBaseline：0.74944

22世纪冲刺·2023-08-27 09:17

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：1.96993】【MediumBaseline：1.15678】【StrongBaseline：0.92619

22世纪冲刺·2023-08-27 09:16

2023最新AI创作系统ChatGPT网站源码V2.6.0+详细图文搭建安装教程/GPT联网/支持ai绘画+Dall-E2绘画/支持MJ以图生图

程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/4.0提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场

白云如幻·2023-08-27 04:20

深度学习调参技巧

写完代码—>小数据上降loss无nan—>大数据没爆卡速度可以—>实验log完好可视化loss稳步下降—>回头看实验结果写完代码后，不要只是在小数据上降loss无nan，还要检查一下模型的输出是否符合预期，比如是否有明显的偏差或者异常值。大数据没爆卡速度可以是一个好的指标，但是也要注意模型的泛化能力，比如是否有过拟合或者欠拟合的现象。你可以使用交叉验证或者早停法来避免过拟合，或者增加模型的复杂度或

子燕若水·2023-08-26 09:54

Unity - MenuItem特性

是否使用自定义条件控制菜单项是否可点击，默认为false，一般不赋值，需要用的话需要定义两个MenuItemMenuItem1:自定义条件控制菜单是否可点击，函数需要返回bool值MenuItem2:点击回调参数

人生若只如初見♫·2023-08-26 02:23

【手把手带你用pid算法控制电机】——（2）PID速度环

目录前言1.PID速度环原理2.代码2.1main.c2.2pid.c2.4pid.h2.5main.h3.pid调参按照我配置的定时器中断和PWM情况，将速度PID系数调成以下值得到的电机转动结果比较合适

爱写博客的橙留香·2023-08-25 22:47

客户说有了PAI-AutoML，一下子可以节约半年开发周期

背景介绍如果你用过机器学习算法，那一定体验被算法调参支配的恐怖。面对错综复杂的算法参数，算法使用者们往往要花费无尽的黑夜去不断尝试，犹如大海捞针。

许此一生·2023-08-25 20:21

第二章内存区域和 OOM内存溢出

目录一、内存区域二、内存溢出和内存泄漏三、实操OutOfMemoryError四、对象的创建和对象的内存布局五、JVM调参集锦一、内存区域image-20200712120044489.png线程共享内存区

我shi杰迷·2023-08-25 18:12

可视化绘图软件Multi-omics Visual之韦恩图绘制

免费的绘图网站则无法实现调参功能，或者数据量受限。本推文为了解决用户这一痛点，写了一个可视化绘图软件Multi-omicsVisual，用户只需要一次安装好，后面绘图即可

WJ的生信小院·2023-08-25 16:55

机器学习实用工具 Wandb（1）—— 实验追踪

在做机器学习项目时，比如这个典型例子，常常遇到以下几个痛点记录训练曲线的代码繁琐，与模型代码耦合度高，观感差又不好修改自己做可视化效果较差，要做好又太浪费时间调参时各种超参数模型难以管理，不易进行性能比较

云端FFF·2023-08-25 13:12

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization

机器鱼·2023-08-24 16:05

机器学习中XGBoost算法调参技巧

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据，以下参数对于XGBoost非常重要:etanum_boost_roundmax_depthsubsamplecolsample_bytreegammamin_child

Python数据开发·2023-08-24 13:50

某米面试

职位：信息流推荐算法一面：xgboost调参参数有哪些？

不将就_215a·2023-08-24 12:34

unity-ShaderGraph全节点

Adjustment调整ChannelMixer混合颜色通道Contrast设置对比度Hue设置色调range需要选normalizedInvertColors反转颜色ReplaceColor设置两个颜色通道互换，可调参数

羽阿呆·2023-08-24 06:47

SIMCLR V2论文整理

摘要目前利用大量无标签数据的主要方法是无监督预训练+监督型调参。

赵小闹闹·2023-08-23 13:00

谈谈flask与django中模型

在做项目前首先需要开会讨论需求，一般都会从分析模型数据开始，然后后端开发人员设计接口，前端根据接口设计回调参数，这里所说的一般都是局部刷新技术，利用静态化技术实现页面的局部刷新。

咏远瑞智·2023-08-21 23:18

2021年健身学习投资3月总结和4月计划

回首过去的3个月，1－2月因为疫情在单位封闭办公，3月初解封后，休息了10天，3月12日回单位上班，立即被抽调参与一项重要任务，天天加班到现在，繁忙工作之余依然没有放弃自己，该努力还是在一直努力。

自由的阿涛·2023-08-21 08:29

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索

蓝棠·2023-08-20 22:15

机器学习系列：LightGBM 可视化调参

最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配，所以就开发了一个简易的LightGBM可视化调参的小工具，旨在让大家可以更深入地理解LightGBM。

统计学家·2023-08-20 19:38

与matlab画眼图的斗争

一个是comm.EyeDiagram优点：可调参数比较多，是能画出最接近示波器上的眼图图片了缺点：1、不能plotfigure，导致不能用print存图，得先手动操作面板，printtofigure，然后

Zaгathustra·2023-08-19 23:33

ChatGPT Plus和ChatGPT对比

模型规模更大，参数数量超过6万亿，比ChatGPT大很多训练数据更丰富，包括不同语言、领域和类型的数据语言理解和生成能力更强，能够更准确地理解和生成文本可解释性和可控性更好，支持更多的调参和控制参数，生成文本时提供更多的解释和提示隐私保护和可持续性更高

孙叫兽·2023-08-19 19:35

scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）自动化的方法来搜索最佳参数组合

前言在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。

帅帅的Python·2023-08-19 13:13

【技术博客】GPU 编程之从零开始实现 MNIST-CNN

从事深度学习的工作者常常自嘲自己为“炼丹师”，因为日常工作是：搭网络，调参，调参，调参......作为刚入

MomodelAI·2023-08-17 19:55

频繁full gc 调参

Errormessagefromsparkis:java.lang.Exception:application_1678793738534_17900289DriverDisassociated[akka.tcp://[email protected]:37931]<-[akka.tcp://[email protected]:38513]disas

shuest·2023-08-17 15:12

小记pu_learning相关链接

DetectingpositiveandnegativedeceptiveopinionsusingPU-learning[实例]特征选择方法、网格搜索调参、不平衡处理、pu-learning-小太阳~

no0758·2023-08-17 06:19

java面试题及答案（基础篇）

解决方案：调参XX:PermSize和XX:MaxPermSize、减少jar包，减少类的重复

WeChat——E·2023-08-17 01:53

jvm 《八》代详解介绍代调优策略加总结

垃圾收集器对应用程序使用对象的方式做出假设，这些可以反映在可调参数中，可以调整这些参数以提高性能，而不会牺牲抽象的功能。当一个对象无法再从正在运行的程序中的任何指针到达时，它被认为是垃圾。

a_Ygygs_Dxdsr_X·2023-08-16 14:20

面试复盘（持续更新中......）

黑客不知道我的接口地址，或者在回调的时候增加参数，一般回调，可以设置回调参数。一个方法多次调用为什么线程是安全的？变量在java的栈上是线程私有的，所以是安全的。

Ellen翔·2023-08-16 12:40

模型调参 Model Tuning

@[toc]ManualHyperparameterTuningStartwithagoodbaseline,e.g.defaultsettingsinhigh-qualitytoolkits,valuesreportedinpapersTuneavalue,retrainthemodeltoseethechangesRepeatmultipletimestogaininsightsaboutWh

Cache_wood·2023-08-16 00:21

家装日记-设计篇

A整体色调参考整体色调参考二整体色调参考三整体色调参考四B进门墙体颜色及家具布局参考进门墙体颜色及家具布局参考进门鞋柜参考进门左侧墙面挂钩及鞋柜门把手参考C厨房橱柜参考C厨房橱柜参考1C厨房橱柜参考2C

鸡蛋不二饼·2023-08-15 20:02

神经网络中验证集、训练集和测试集

但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，根据模型训练一段时间后，在validdata上的表现来决定是否需要训练提

gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:10

[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片

[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片文章目录[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片1.写在前面：1.1应用场景：1.2数据集情况：1.3实验原理讲解和分析（简化版，到时候可以出一期深入的PaperReading）1.4一些必要的介绍2.重要实验代码：2.1一些相关的数据预处理2.2生成器和判别器2.3损失函数计算2.4训练和反向传播

驼同学.·2023-08-13 10:03

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,需要调参

kity_8322·2023-08-12 20:43

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