调参第18页

随机森林算法实现

看到一篇超级详细的随机森林算法调参的文章，分享出来Python机器学习笔记：随机森林算法-战争热诚-博客园

Idie_·2023-01-29 12:38

微信小程序闭包

有没有大佬帮我解答下，比如封装微信的网络请求wx.request，有三个回调success、fail、complete，但是Promise只有两个回调参数，这种情况该如何处理。

guaker·2023-01-29 09:26

DataWhale 第17期组队学习经验分享(IV)2020-09-24

4.1学习目标学习在金融分控领域常用的机器学习模型学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型

華麗過去了會灰到記起·2023-01-29 03:06

catboost参数详解及实战（强推）

目录一参数详解二实战1导包2数据读取3贷后y标签分布，逾期率20%4预处理5特征分布6特征分组7初始参数8catboost建模函数9初始模型10特征重要性11贝叶斯调参一参数详解由于catboost参数较多

Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

python网格搜索、贝叶斯调参实战

目录一、交叉验证二、网格搜索三、贝叶斯优化建模的整个过程中最耗时的部分是特征工程（含变量分析），其次可能是调参，所以今天来通过代码实战介绍调参的相关方法：网格搜索、贝叶斯调参。

Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

【互联网品读】因读研拒了微信，做CV研究，原来是调参，极度后悔

发现高大上的CV业务，原来只是调调参数，没有意思，能落地的极少，感觉再过几年这波热钱烧完了，行业也该凉大半。对CV岗位前景不看好。现在极度后悔读研，而且还拒绝了微信offer。

Jennifer86·2023-01-28 20:00

吴恩达机器学习课后作业5——怎么通过观察偏差和方差（bias vs variance）来调参

1.问题和数据在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。之前的题目中我们只用到了训练集，用训练集来训练模型，又用训练集来验证模型，这样的泛化能力就比较差。正常做法一般是先用训练集进行模型训练，训练好几个模型

学吧学无止境·2023-01-28 16:45

相似文本聚类与调参

作者：小小明-代码实体博客主页：https://blog.csdn.net/as604049322欢迎点赞收藏⭐留言欢迎讨论！之前我在《批量模糊匹配的三种方法》一文中讲述了如何匹配最相似文本的方法，其中使用Gensim进行批量模糊匹配，是使用了稀疏的词向量计算相似度，速度相对前面的方法极快。去年我有使用sklearn做过文本聚类，今天我就给大家演示一下如何在一大堆文本中自动寻找出相似的文本进行聚类

小小明-代码实体·2023-01-28 14:29

[Pytorch]如何利用RunBuilder分离参数列表从而实现规模化调参

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromcollectionsimportOrderedDictfromcollectionsimportnamedtuplefromitertoolsimportproductimporttorchvisionimporttorchvi

雕雀桑·2023-01-28 12:41

ros机器人问题总结篇（1）

最近在调试谷歌cartographer算法过程中，调参过程非常痛苦，为了避免反复实体跑进行测试，需要录制相关话题的bag包具体如下：rosbagrecord/odom/scan/imu/tf/tf_static

寒墨轩·2023-01-28 10:57

深度学习之-玄学调参

``##深度学习之-玄学调参**在code动手学深度学习的Resnet代码时，出现了如下错误：RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation

4sheng·2023-01-28 10:12

STM32平衡车入门PID —— 第三天（PID调参）

PID调参是平衡车的精髓所在，参数整定的好坏直接影响到平衡车的平衡效果。有的车平衡时来回晃而参数选的好的车就能稳稳地平衡在原地。可见PID调参在PID中是重中之重。我们一定要会调并且有针对性的去调。

GuYH_·2023-01-28 09:51

ML .NET 猫狗图像分类

：这里我按照我的理解重新画了一幅：首先我们需要准备训练数据集和测试数据集；然后通过训练数据集进行训练，获得训练模型；之后检验模型是否合格；如果合格，投入使用；如果不合格，重新设计训练数据集的数据，或者调参

zLulus·2023-01-27 15:23

利用VGG16做花数据集的识别

本次实验中，我使用的是keras的vgg16模型，然后再添加了三层全连接层对花进行识别，50个epoch后在验证集中的准确率为87.63，不算很好，但有由于确实太耗费时间了，就不太想去重新调参然后训练了

i_actor·2023-01-27 15:22

时间序列分析|auto_arima调参

目录前言auto_arima参数列表实践案例结论前言在对时间序列进行ARIMA(p,d,q)建模的时候，一个比较头疼的事就是确定其中超参数p,d,q,常规做法是先用平稳性检验来确定d，然后通过ACF图和PACF图来观察p和q，这种通过机器和人工相结合的方法一套走下来往往比较长时间，而且还容易出错，如果只对一个时间序列进行分析还好，如果要对很多个时间序列，如300家连锁便利店每天的营销额进行批量建模

帅帅de三叔·2023-01-27 12:49

KNN、决策树、随机森林..调参学习笔记

实例：Titanic生存率预测实例（通过sklearn实现Knn，决策树，线性回归）importpandasaspdfromIPython.displayimportdisplaytrain=pd.read_csv('train.csv')test=pd.read_csv('test.csv')#display(train)#可以查看一下数据，之后再注释掉#查看缺失率利用for循环forcolum

RichChigga_·2023-01-27 08:00

自然语言学习路线图

自然语言处理经典任务第二章：数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章：分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章：模型泛化与调参理解过拟合

Gavin_hello·2023-01-27 01:54

智能车竞赛-大小级菜单编写的思路

类似于老年机的操作逻辑，在每个页面可以设置自己想要的东西，通过IPS、TFT或者OLED来显示，按键用来调参或者跳转页面。Dispay_Codename做为每个页面的编号。

Stingemo·2023-01-26 13:16

你只需训练一次，谷歌大脑提出调参新trick

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转载自｜极市平台整理|CVer在许多深度学习问题中，损失函数是多项加权和。而处理损失函数问题的常用方法是训练多个具有不同权重的单独模型，然后根据某个标准选择最佳模型，这容易使得模型训练和推理效率不够理想。为了解决这一问题，谷歌提出了一种新方法：YOTO（YouOnlyTrainOnce）YOTO使用单个在损失分布上训练的模型替

视学算法·2023-01-26 10:13

Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)

k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终

此星光明·2023-01-26 10:07

智能车调参经验（超级详细！！！手把手教）【一】

调参作为智能车比赛中最为耗时和痛苦的事情，在网上浏览了许多人的调参经验的博客却发现大家分享的内容对新手并不太友好，所以作为一枚小白打算记录一下此次参加智能车比赛中调参遇到的问题以及经验所得，不仅希望能帮助到更多人

噗噜噗噜g·2023-01-26 10:06

谷歌大脑深度学习调参（炼丹）指南出炉，Hinton点赞，一天收获1500星

｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.04620v1.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习模型调参指南

计算机视觉研究院·2023-01-26 10:34

【调参指南 - 值得推荐 - 谷歌】星标9K，强烈推荐谷歌大脑团队开源的深度学习调参指南

I"ll carry you·2023-01-26 10:31

机器学习最强调参方法！高斯过程与贝叶斯优化

人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。机器学习中常用的调参方法包括网格搜索法(Gridsearch)和随机搜索法(Randomsearch)。网格搜索是一项常用的超参数调优方法，常

louwill12·2023-01-26 07:13

贝叶斯调参——bayes_opt

一、简介贝叶斯调参主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布他与常规的网格搜索或者随机搜索的区别是：

yuting_·2023-01-26 07:13

贝叶斯调参原理总结

调参3大方法超参数优化基本分为三类：网格搜索，随机搜索和贝叶斯调参其中网格搜索是最常用的调参方法,网格搜索使用穷举法,穷举参数组合然后进行建模找到最佳参数,然而此方法有一个缺点----十分耗时.贝叶斯调参

春风吹23·2023-01-26 07:43

如何使用贝叶斯搜索调参？

本章内容：如何使用Bayes_opt实现参数优化，及案例？如何使用HyperOpt实现参数优化，及案例？如何使用Optuna实现参数优化，及案例？HPO库优劣评价推荐指数bayes_opt✅实现基于高斯过程的贝叶斯优化✅当参数空间由大量连续型参数构成时⛔包含大量离散型参数时避免使用⛔算力/时间稀缺时避免使用⭐⭐hyperopt✅实现基于TPE的贝叶斯优化✅支持各类提效工具✅进度条清晰，展示美观，较

好好学习的星熊·2023-01-26 07:11

【NLP入门】赛题1-新闻文本分类-Task04-基于深度学习的文本分类1-fastText

新闻文本分类-Task04-基于深度学习的文本分类1-fastText本次任务两天完成赛题赛题讲解赛题数据讲解机器学习讲解深度学习-fastText目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参跑

世界而世界·2023-01-26 07:34

XGBoost简单入门以及调参

据说XGBoost一直都是Kaggle大神们取得好成绩的得力助手，这边也跟风学了下，下面就用sklearn自带的手写识别数据来介绍一下xgb的上手入门。首先是导入需要的包fromsklearn.datasetsimportload_digits#导入sklearn手写识别数据fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#用来计算XGB的预测准确率impor

取名字真的很烦啊·2023-01-25 22:56

贝叶斯总结及Python实现

详细的理论可参考博文;具体的sklearn使用方式和调参可参考博文思维导图Goodnotespython实现importnumpyasnpclassBayes(object):def__init__(self

蓝绿黄红·2023-01-25 22:12

深度学习调参技巧（三）

好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：将各个参数的设置部分集中在一起。

有些代码不应该被忘记·2023-01-25 15:42

运行出错 ImportError:cannot import name 'evaluate' from 'surprise'

oyall520·2023-01-25 11:07

模型调参（二）：learning rate decay（学习率衰减）【使用库调整学习率：等间隔、多间隔、指数衰减、余弦退火函数、根据指标、自定义】【手动调整学习率】

一、学习率衰减的概念和必要性解释①：如果在整个梯度下降过程中，保持learningrate不变，如果learningrate设置小了，会导致梯度下降过慢，如果设置大了，对于mini-batch来说最后就很难收敛，一直在最小值附近盘旋。所以动态改变learningrate很重要，在开始的时候，设置较大的learningrate，可以保证梯度下降的速度，慢慢减小，可以使最后的costfunction在

u013250861·2023-01-25 10:40

《机器学习》阅读笔记第二章

Contents1.模型评估[^1]1.1过拟合1.2评估方法留出法（hold-out）交叉验证（crossvalidation）自助法（bootstrap）1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率

Golden_Baozi·2023-01-24 11:05

工业蒸汽量预测

锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉

时空摆渡者·2023-01-24 08:15

天池工业蒸汽量预测-模型调参

本文改编自《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》工业蒸汽量预测的模型调参。进行了部分素材的替换和知识点的归纳总结。

时空摆渡者·2023-01-24 08:15

Lesson 14.3 Batch Normalization综合调参实战

Lesson14.3BatchNormalization综合调参实战根据Lesson14.2最后一部分实验结果不难看出，带BN层的模型并不一定比不带BN层模型效果好，要充分发挥BN层的效果，就必须掌握一些围绕带

Grateful_Dead424·2023-01-23 20:40

【人工智能原理自学】深度学习：神奇的DeepLearning

目录一、“调参”二、“炼丹”一、“调参”今天我们以著名的Tensorflow游乐场为例，体验“调参侠”的“快乐”！

文艺倾年·2023-01-23 08:24

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录3）

续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录2）https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917本文继续测试深度残差网络和自适应参数化

dangqing1988·2023-01-22 10:06

深度学习调参技巧

深度学习调参技巧一.Batch二.学习率三.Loss3.1Focalloss一.Batchbatch_size的选取对模型精度和模型泛化能力的影响：.模型没有BN层:batch_size过大，模型收敛速度变慢

凌青羽·2023-01-21 12:36

深度学习调参trick 调参技巧

|公|众|号|包包算法笔记事情的起因其实这样，实验室老同学的论文要冲分，问我有没有啥在NN上，基本都有用的刷点方法，最好是就是短小精悍，代码量不大，不需要怎么调参。

包包算法笔记·2023-01-21 12:02

深度学习杂谈（调参、损失函数、trick、正负样本...）

谷歌大脑深度学习调参（炼丹）指南出炉，Hinton点赞，一天收获1500星：谷歌大脑深度学习调参（炼丹）指南出炉，Hinton点赞，一天收获1500星GitHub-google-research/tuning_playbook

Pengsen Ma·2023-01-21 12:30

R语言-模型训练与调参

#####5.3模型训练与调参#######5.3.1模型调参#（1）确定一个参数池（模型参数值的可选范围）#（2）从参数池中挑选出不同的参数组合，对每个组合都计算其预测精度#（3）选取预测精度最高的参数组合

pdc31czy·2023-01-21 01:51

机器学习之R语言caret包trainControl函数(控制调参)

机器学习之R语言caret包trainControl函数（控制调参）trainControl参数详解源码参数详解示例trainControl参数详解源码caret::trainControl0&&length

嘛里嘛里哄·2023-01-21 01:50

【机器学习】XGBClassifier的默认参数和调参总结

以下参数来自xgboost.sklearn下的XGBClassifier。一、参数含义n_estimators:弱分类器的数量。booster：用于指定弱学习器的类型，默认值为‘gbtree’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为‘gblinear’表示使用线性模型作为弱学习器。learning_rate：指定学习率。默认值为0.3。推荐的候选值为：[0.01,0.015,0.025,0.0

旅途中的宽~·2023-01-20 13:18

11、opencv调参2

opencv调参2异物检测调参（高斯、自适应二值化、膨胀、腐蚀）1、调参方法2、调参步骤3、现场测试的参数组4、误检问题原因及解决方案异物检测调参（高斯、自适应二值化、膨胀、腐蚀）视觉调参1、调参方法（

爱补鱼的猫·2023-01-19 20:35

强化学习七日打卡营终极复现之flappy bird

7天的实战很快就过去了，在调参调到怀疑人生时，“标准答案”却出奇的简单，另外每次训练时间都非常长，要是有加快训练的方法就好了。最后有一个终极复现可以自由发挥，这就来实现曾经想玩的flappybird。

bnpzsx·2023-01-19 20:50

金融风控训练营Task6打卡

spm=5176.20850282.J_3678908510.4.f2984d57kCveJd一、学习知识点概要理解赛题、EDA探索性数据分析、特征工程、建模与调参、模型融合二、学习内容本次学习有

orange_zz_zz_zz·2023-01-19 20:16

天池龙珠数据挖掘训练营 Task1 学习笔记（赛题理解）

天池龙珠数据挖掘训练营学习笔记天池龙珠数据挖掘训练营Task1学习笔记（赛题理解）天池龙珠数据挖掘训练营Task2学习笔记（数据分析）天池龙珠数据挖掘训练营Task3学习笔记（特征工程）天池龙珠数据挖掘训练营Task4学习笔记（建模调参

cndrip·2023-01-19 20:43

AI训练营金融风控—04建模与调参打卡

本学习笔记为阿里金融风控训练营的学习内容，学习链接为：AI训练营金融风控-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—04建模与调参打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01

宇宙高能量者·2023-01-19 20:39

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