调参第19页

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

竞赛打卡：糖尿病遗传风险检测挑战赛

在本次学习中我们将学习特征工程、特征筛选和模型调参过程。赛题地址：比赛地址赛题介绍在这次比赛中，您需要通过训练数据集构建糖

hihalue·2023-01-19 17:25

LESSON 12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化

三GBDT的参数空间与超参数优化1确定GBDT优化的参数空间丰富的超参数为集成算法提供了无限的可能，以降低偏差为目的的Boosting算法们在调参之后的表现更是所向披靡，因此GBDT的超参数自动优化也是一个重要的课题

Grateful_Dead424·2023-01-19 16:22

深度学习面经总结

1.BN层的作用优势：（1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度（2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定（3）BN允许网络使用饱和性激活函数（

Fighting_1997·2023-01-19 12:41

【PP-YOLO】

PPYOLO：不容错过的目标检测调参Tricks1.摘要目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。

不见山_·2023-01-18 21:06

机器学习（中) -XGBoost算法分析与案例调参实例

六、XGBoost算法XGBoost本质上是一个GBDT，是一个优化的分布式梯度增强库，让速度和效率max。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决超过数十亿个样例的问题。XGBoost利用了核外计算并且能

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2023-01-18 20:30

机器学习调参神器--网格搜索

超参数是模型中的参数中不能通过学习得到的参数。在scikit-learn中，典型的例子有支持向量分类器的参数C，kernel和gamma，Lasso的参数alpha等。在超参数集中搜索以获得最佳交叉验证分数的方法是可实现并且推荐的，网格搜索GridSearchCV应运而生！实例以支持向量机模型为例，训练鸢尾花数据集，搜索最优参数组合C和gamma。fromsklearn.svmimportSVCf

拟禾·2023-01-18 20:18

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）笔记

目录（一）背景（二）NAS流程2.1定义搜索空间2.2搜索策略（三）加速（四）变体及扩展4.1扩展到其他任务4.2扩展到其他超参数（一）背景机器学习从业者被戏称为“调参工”已经不是一天两天了。

再见天师·2023-01-18 10:48

医学数据挖掘流程（四）：建模调参画图

建模数据集不包含patient_id或case_no，但我们需要保存一版带id的数据集，自己看！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。连续变量目录区分模型参数和权重建模效果不好原因：model<

天狼啸月1990·2023-01-18 09:01

Simulink 自动代码生成电机控制：非线性磁链观测器

目录电机方程电压方程磁链方程定义状态变量和输出变量非线性观测器方程电角度的计算--锁相环锁相环调参电机方程电压方程磁链方程定义状态变量和输出变量非线性观测器方程在对反电势进行积分获得磁链的过程中，最担心的就是直流偏置或积分漂移

卡洛斯伊·2023-01-17 10:00

快速修改VESC的源代码中的配置参数

VESC确实是个好东西，其开源代码也提供了多种使用方式，本杰明大神提供的VESC_Tools也是个大杀器，参数识别和调参都特别的方便。

JaySur·2023-01-17 10:28

【机器学习】OneVsRestClassifier的网格调参如何实现

最近在进行多分类问题中，用到了OneVsRestClassifier模型，但是遇到了一个比较困惑的问题，那就是如何有效的调参？

旅途中的宽~·2023-01-17 10:57

连载｜GBDT如何进行回归和分类

GBDT在前几年的机器学习竞赛以及工作中，人们使用着各种传统算法进行调参取得性能的提升，突然有一天杀出了一种名为GBDT的算法，改变了当前的格局，该算法在不同的场景中总是能够产生很好的效果，本文就让我们来了解一下

二哥不像程序员·2023-01-17 09:42

HuaPu在学：机器学习——sklearn【随机森林】

oob_score][重要属性和接口][Bonus：Bagging的另一个必要条件]三、RandomForestRegressor[criterion][重要属性和接口]实例：用随机森林回归填补缺失值机器学习中的调参

四号花圃·2023-01-16 17:09

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

如何调参？蒸馏代码怎么写？有现成的吗？

zenRRan·2023-01-16 15:48

AI技术如何做工程？

早期调参早期

Tom Hardy·2023-01-16 15:43

validation_data作用

这样可以方便我们及时调整参数针对超参的选择我们是根据验证集上的效果来进行调整的，因此验证集可以看做参与到“人工调参”的训练过程；2）注意训练集、验证集和测试集应该服从同一数据分布，这样我们才能进行玄学调参

weixin_30363981·2023-01-16 11:07

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集

2.关于训练集，验证集和测试集：其中验证集是从训练集中抽取出来用于调参的，而测试集是和训练集无交集的，用于测试所选参数用于该模型的效果的。在Keras中，验证集的划分只要在fi

Study Hard and On·2023-01-16 11:07

深度学习项目入门

文章目录项目整体流程定义网络加载数据集优化参数设置训练验证关于类别的重要补充自定义网络经验本项目模块解析scse模块复现示例双分支unet复现示例调参经验优化器与学习率选择梯度消失/爆炸loss波动很大我的建议是直接从相关的简单项目入手

IIDEAT·2023-01-16 08:33

PID控制算法学习与Matlab仿真

文章目录起因算法原理算法解析调参小技巧Matlab仿真起因PID控制算法应该是包括工业机器人等各种行业和领域中非常常用的一种控制算法了。

Jace Lee·2023-01-15 23:43

机器学习模型融合案例

知乎主页地址模型融合目标：对于多种调参完成的模型进行模型融合完成对于多种模型的融合，提交融合结果1：内容介绍模型融合大体来说有如下的类型方式：1：简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmeticmean

奥卡姆的剃刀·2023-01-15 18:11

机器学习模型知乎_【机器学习】模型融合方法概述

我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking

weixin_39753397·2023-01-15 18:41

二手车价格预测task05:模型融合

二手车价格预测(河北邀请赛)task05:模型融合模型融合的目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。

DDxuexi·2023-01-15 18:40

用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。

weixin_34414196·2023-01-15 17:27

pytorch模型调参、训练相关内容

目录调整学习率微调修改指定层，其余参数不变第三方库timm半精度数据增强调参参考调整学习率PyTorch已经在torch.optim.lr_scheduler为我们封装好了一些动态调整学习率的方法。

Gu_NN·2023-01-15 15:32

（一分钟）简单介绍MLFLOW

下面前3格表示：导入包，创建本次调参实验的名称，进入这个实验。至此，后面的记录都会在这个

音程·2023-01-15 11:03

20211207原创教程-神经网络模型调参

1、模型验证一般很少在神经网络里用交叉验证，只需要划分训练集和验证集即可。在下面的参数中可以设置验证集比例(validation_split)：model=get_new_model(input_shape)model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_

Alexandra0119·2023-01-15 09:12

（路透社数据集）新闻分类：多分类问题实战

-3、将整数序列转化为张量（训练数据和标签）1-4、搭建神经网络&选择损失函数和优化器&划分出验证集1-5、开始训练&绘制训练损失和验证损失&绘制训练准确率和验证准确率1-6、在测试集上验证准确率二、调参总结三

ㄣ知冷煖★·2023-01-15 08:49

心跳信号分类预测Task04建模与调参

心跳信号分类预测Task04建模与调参1.学习目标2.学习内容3.模型原理3.1逻辑回归模型3.2决策树模型3.3GBDT模型3.4XGBoost模型3.5LightGBM模型3.6Catboost模型

l852131652·2023-01-15 01:35

Python数据分析与机器学习25-随机森林项目实战

2.2数据预处理三.用线性回归进行分析3.1简单的线性回归3.2使用KFold进行交叉验证3.3使用cross_val_score进行交叉验证四.用随机森林进行分析4.1随机森林+交叉验证4.2随机森林调参

只是甲·2023-01-14 23:26

随机森林项目实战---气温预测

3.对随机森林算法进行调参，找到最合适的参数，掌握机器学习中两种调参方法，找到模型最优参数。任务1：importpandasaspddata=pd.

羊咩咩咩咩咩·2023-01-14 23:51

在可视化大屏中轻松完成机器学习建模和调参应用实例

来源：数据STUDIO本文云朵君将和大家一起学习一个专门为数据科学家（机器学习工程师）设计的基于Python的三方库----Streamlit，它只需几行代码即可创建外观精美的应用程序，非常方便实用。Streamlit是一个开源Python库，可帮助开发人员为其系统创建交互式图形用户界面。它专为机器学习和数据科学家团队设计。使用Streamlit，我们可以快速创建交互式Web应用程序并进行部署。前

weixin_38754337·2023-01-14 20:47

机器学习调参工具

一、超参数调优的三种常见策略网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索二、sklearn的网格搜索和随机搜索，以及参数取样model_selection.GridSearchCV(estimator,...)Exhaustivesearchoverspecifiedparametervaluesforanestimator.model_selection.HalvingGridSearchCV(...[,..

rona1·2023-01-14 13:55

机器学习--模型调参、超参数优化、网络架构搜索

目录一、模型调参手动调超参数多次调参的管理机器调参与人调参的成本比较自动调参（AutoML）总结二、超参数优化在搜索空间中选择超参数HPO算法有哪些Black-BoxMulti-Fidelity总结三、

Lingxw_w·2023-01-14 13:54

什么是元学习

元学习目的元学习和机器学习的区别在于：机器学习是先人为调参，之后直接训练特定任务下的深度学习模型，元学习则是先通过其他的任务训练出一个较好的超参数。然后再对特定的任务进行训练。

big_matster·2023-01-14 12:28

【cs231n Lesson6】 Babysitting the learning process, Hyperparameter Optimization

2023.01.14调参侠初成长记训练数据监视一、数据预处理将数据零均值化二、选取网络结构选取适合的网络结构，进行forwardpass，将正则项设为0，如果是常用的损失函数比如softmaxclassifier

我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

提升机器算法LightGBM（图解+理论+增量训练python代码+lightGBM调参方法）

LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左

lamusique·2023-01-14 07:41

73. 风格迁移以及代码实现

这个过程的复杂程度不亚于模型调参。本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。

chnyi6_ya·2023-01-14 07:29

sklearn GridSearchCV网格搜索和SVM的两个参数 C 和 gamma

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。

写bug的程旭源·2023-01-14 03:20

BML全功能AI开发平台完成昆虫目标检测模型的全流程笔记

开发流程新建一个项目，用于关联数据集和模型导入昆虫数据集在项目中新建一个训练任务，并使用刚刚导入的昆虫数据集人工调参/自动超参，对模型进行训练测试模型结果，预测几组图像数据模型发布后在自己业务中调用公有云

GT_老张·2023-01-13 22:38

学习飞桨BML实战全流程

一、创建模型1、飞桨BML登录:2、点击【预置模型调参】或者：点击【训练算力-预置模型调参】3、选择【行业模型】，点击【立即创建】4、填写相关信息5、填写描述6、完成创建二、上传数据集1、点击【创建数据集

limengshi138392·2023-01-13 22:35

FRR （随机森林调参）

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/612005021.什么是随机森林随机森林是一个集成工具，它使用观测数据的子集和变量的子集来建立一个决策树。它建立多个这样的决策树，然后将他们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。这样做最直接的事实是，在这一组独立的预测结果中，用投票方式得到一个最高投票结果，这个比单独使用最好模型预测的结果

嘿呀嘿呀拔罗卜·2023-01-13 21:13

深度学习基础--不同网络种类--可微分编程；Differentiable Programming

实现真正的可微分编程需要的就是自动化调参，于是乎，贝叶斯方法开始大量用于深度学习。传统编程方法与可微分编程(Diff

whitenightwu·2023-01-13 14:44

Kaggle出了一本竞赛书（500页）！

的建模问题以及建模的技巧，同时还讲述如何利用Kaggle的经历来构建你的简历等：了解Kaggle是如何运作，如何充分利用来自两位专家级Kaggle大师的比赛；通过集成、特征工程、对抗性验证、AutoML、对抗学习和调参技术来提高建模能力

Datawhale·2023-01-13 13:12

DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程

DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程actor和critic网络的学习率OU噪声参数设置整体参数设置结果我做的一个DDPG的自动驾驶横向控制的项目，用的模拟器是Torcs。

Wwwilling·2023-01-13 10:04

机器学习-CatBoost如何处理非数值型(Object)数据

特别暖心）2.不需要调参，采用默认的参数就能训练出很好的模型3.可以基于GPU训练模型4.可以减少过拟合（如果你的数据平衡性非常差，那就当我没说）虽然CatBoos

异二次元·2023-01-13 08:59

【NLP】NLP中的对抗训练

blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/122807916对抗训练本质是为了提高模型的鲁棒性，一般情况下在传统训练的基础上，添加了对抗训练是可以进一步提升效果的，在比赛打榜、调参时是非常重要的一个

风度78·2023-01-13 08:18

使用xgboost建立评分卡

特征工程1.1数据维度1.2特征衍生1.3离散处理1.3.1one-hot编码1.3.2WOE编码1.4特征筛选1.4.1solveKS1.4.2solvePSI1.4.3迭代特征筛选1.4.4自动化调参

一直在路上ing·2023-01-13 01:19

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