调参第6页

（14）学习笔记：动手深度学习（Pytorch神经网络基础）

同样，每个单独的层接收输入（由前一层提供），生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数，这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。块可以描述单个层、由多个层组成的组件或者模型本身。

卡拉比丘流形·2023-11-06 00:05

机器学习实践(2.2)LightGBM回归任务

相比越来越流行的深度神经网络，LightGBM和XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参、输入数据不变性等优势。

赫加青空·2023-11-05 22:00

机器学习实践(2.1)LightGBM分类任务

相比越来越流行的深度神经网络，LightGBM和XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参、输入数据不变性等优势。

赫加青空·2023-11-05 22:59

2019-08-11

（不需要考虑模型调参）#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunAug1120:09:192019@author:Sandra"""importpandasaspdimportwarningsfromsklearn.preprocessingimportscal

简书Sandra·2023-11-05 20:16

十一、交叉验证和网格搜索

图片1.jpg2网格搜索也叫超参数搜索，是用来调参的，每组超参数都采用交叉验证来进行估计3案例——iri

一闪一闪亮日日日日日日·2023-11-05 11:07

【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录11.10 - XGBoost学习 / 代码阅读、调参经验总结...

XGBoost学习：集成学习将多个弱学习器结合起来，优势互补，可以达到强学习器的效果。要想得到最好的集成效果，这些弱学习器应当“好而不同”。根据个体学习器的生成方法，集成学习方法可以分为两大类，序列化方法，并行化方法。序列化方法的代表就是Boosting方法，其中XGBoost和lightGBN都属于此类。Boosting的方法是先从初始训练集训练出一个基学习器。然后再对训练样本的分布做一些调整，

Yanqiang_CS·2023-11-05 06:11

DB-GPT介绍

DB-GPT介绍引言DB-GPT项目简介DB-GPT架构关键特性私域问答&数据处理多数据源&可视化自动化微调Multi-Agents&Plugins多模型支持与管理隐私安全支持数据源子模块DB-GPT-Hub微调参考文献引言

generous~·2023-11-05 05:29

升级webpack5后chainWebpack链式调用插件，插件回调参数为undefined

最近将项目升级到了vue-cli5和webpack5，发现之前有些loader和插件的链式调用后回调参数args为undefined，如url-loader和html-webpack-plugin，tap

cyh5d·2023-11-05 02:07

OpenCV检测圆（Python版本）

文章目录示例代码示例结果调参示例代码importcv2importnumpyasnp#加载图像image_path='DistanceComparison/test_image/1.png'image=

坚果仙人·2023-11-04 12:27

深度学习调参技巧调参trick

｜公｜众｜号｜包包算法笔记｜背景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。

ad110fe9ec46·2023-11-04 10:24

廿捌-原爬虫项目加入客制化内容，Python 读取 URL 域名

1.把客制化内容加到原爬虫中冲凉前刚完成客制化爬虫：廿柒-客制化爬虫以及爬虫调参冲完凉转瞬一想就觉得还是把他加到原爬虫不用维护两个相似的项目了，不是更好？

小秉子·2023-11-04 04:15

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

在机器学习中，模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中，模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。超参数（Hyperparameters）在机器学习算法中需要人为设定，它们不能直接从训练数据中学习得出。与之对应的是模型参数（ModelParameters），它们是模型内部学习得来的参数。以支持向量机（SVM）为例，其中C、kernel和gamma就是超参数，而通过数

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

风控建模五：GBM模型开发

风控建模五：GBM模型开发一、数据预处理1、相关性2、类别型变量怎么处理二、怎么调参1、锚定调参目标2、网格搜索调参3、贝叶斯调参三、解释性1、SHAP2、LIME四、模型保存、打分及部署1、生成model

白白的一团团·2023-11-03 19:41

XGBoost调参指南

本文内容结构主要参考CompleteGuidetoParameterTuninginXGBoostwithcodesinPython及其中文翻译XGBoost参数调优完全指南。由于参考博客代码部分api已经更新，因此对部分代码进行了更新。简介XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据，常年在kaggle中大杀四方。构造一个使用XGBoo

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-03 16:34

cartographer扫图及调参，调试总结技巧

关于调参当你配置好所有东西，可以成功建图等功能后，你如果觉得建图或者定位效果不太好想调参，先考虑odom的准确度怎么样，再慢慢去调参。

kobesdu·2023-11-03 15:14

Unity计时器系统

usingGameLibs.Base.Timer;usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;publicclassTestPanel:MonoBehaviour{voidStart(){//回调回调参数执行次数计时时间

骑车骑车减肥了·2023-11-03 12:39

au人声处理_人声效果的精细处理详解

(3)不同设备的各项固定参数和可调参数都不尽相同，因而使用某一设备的经验，通常都无法用

卿本佳人我本尘埃·2023-11-02 18:49

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

【Spark】What is the difference between Input and Shuffle Read

Spark调参过程中保持每个task的input+shuffleread量在300-500M左右比较合适TheSparkUIisdocumentedhere:https://spark.apache.org

TaiKuLaHa·2023-11-02 04:42

算法工程师每天都在干嘛？

相信大部分算法工程师每天的工作都是：提出技术方案->收集数据->预处理数据->撰写特征工程->模型训练->调参->看结果->调参->看结果->重新收集数据->预处理数据->收集更多数据->调参->调参-

Amusi（CVer）·2023-11-02 01:13

深度学习炼丹炉

调参对象可针对模型本身和参数进行设置。模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等；参数设置包括：GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。

hzhj·2023-10-31 21:04

【AI绘画-stableDiffusion】图片放大；高清修复；重绘幅度调参讲解；SD upscale 放大脚本

总览文章参考：https://www.bilibili.com/video/BV11m4y12727/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=38d6ea3466db371e6c07c24eed03219b一、图生图（基于已有图片的高清修复）1.提升整图分辨率（优点：对原图影响较小；缺点：显存占用较大）·1.1使用自己生成出来的

MicroLindb·2023-10-31 08:54

L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】：矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科：https://baike.baidu.com/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目

Dust_Evc·2023-10-31 01:23

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

量化策略——准备5 策略调参配置文件读写、日志的保存

文章目录配置文件的读写配置程序读写示例程序日志记录配置文件的读写一般咱们做项目用yaml写配置，但是回测的时候起始很多时候是通过控制代码来控制传递的参数，而不是通过文件作为中介来控制参数，所以我们这里的配置思路是：配置是一个字典格式通过npy文件来控制具体的配置，调参程序写入

呆萌的代Ma·2023-10-30 11:37

国产MCU AT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制

国产MCUAT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制引子硬件AT32F403A主控芯片，软件调参软件涉及的知识视频演示引子最近调试一款大的云台，因为我这边努力实现国产芯片全覆盖

phlr5·2023-10-28 14:38

模型调参——随机森林在泰坦尼克数据集上的调参应用

一、数据集Kaggle泰坦尼克数据集train.csv二、模型选择泰坦尼克数据集是二分类模型，本文选择使用随机森林模型进行调参。

YUENFUNGDATA·2023-10-28 06:27

中文能力赶超GPT4模型ChatGLM2-6B最新发布，教你使用 CPU 本地安装部署运行实现

可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需13GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型，但是最近最新发布的ChatGLM2-6B是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参

恒TBOSH·2023-10-28 03:35

模型调参优化

模型超参数参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xw411q7cH/?buvid=XU0E30D0C6006B7F1EE1425156434CFEC440F&from_spmid=tm.recommend.0.0&is_story_h5=false&mid=fMtk7pz9LsVpSyGt0Mcizg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。

linux那些事·2023-10-27 15:22

关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔

1,绘画的关键词和反向关键词2，调参，高清与面部修复3，embedding模型的训练素材准备与原理建议4，炼丹注意事项那么首先来聊第一条关键字：这个运行原理是根据一个大模型（下载之后的model），也就是你安装之后的大致这个路径下的文件

羽墨link·2023-10-26 19:00

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3

会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

基于机器学习与大数据的糖尿病预测计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-25 14:16

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作

mmd_0912·2023-10-25 11:59

ROS功能包编译报错fatal error: xxxxConfig.h: 没有那个文件或目录的解决方法及原理介绍

在ROS中，我们常使用动态调参工具或参数配置文件来进行参数调节，在编译时会生成对应的Config.h文件，如本文例子中的MPCPlannerConfig.h文件一、报错原因及解决方法在编译时报以下错误的原因是在编译生成可执行文件

慕羽★·2023-10-25 04:20

JVM——堆内存调优（Jprofiler使用）Jprofile下载和安装很容易，故没有记录，如有需要，在评论区留言）

堆内存调优当遇到OOM时，可以进行调参1、尝试扩大堆内存看结果2、分析内存，看哪个地方出现了问题（专业工具）调整初始分配内存为1024M，调整最大分配内存为1024M，打印GC细节（如何添加JVM操作往下看

苏三有春·2023-10-24 09:13

vue及springboot前后端分离实现微信公众号授权、自定义菜单、订阅推送消息

后面发现有cookie丢失的问题，后来使用reids和回调参数的方案来解决这种问题，具体的代码在文章中，云盘上没有去改！！！！！具体的思路：用户进入公众号，调用后台cookie接口

离别又见离别·2023-10-23 19:16

Linux timer

jeffies4.15之前timer_listinit_timer()add_timer()mod_timer()del_timer()4.15之后callback回调参数不一样

guduxiake1106·2023-10-22 21:45

【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍

【MATLAB第37期】#保姆级教程XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍一、XGBOOST参数介绍（一）模型参数1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择

随风飘摇的土木狗·2023-10-22 19:22

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportaccura

tiwolf_li·2023-10-21 02:59

机器学习中参数优化调试方法

1超参数优化调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。

金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

【Autoware】Open Planner论文阅读参数介绍

前言Autoware这边也匆忙正式结项了，这OP也是最后一个flag…在仿真里进行了测试，但是时间匆忙总觉得没有理解透，看了论文把主要和调参有关的提取出来了之前的一系列关于Autoware的总结博文Blog

Kin__Zhang·2023-10-19 05:28

如何绘制漂亮的Circos图

为了解决这个问题，派森诺基因云特此推出了“染色体Circos图”，耗时半月倾心制作，此图不仅颜值顶顶而且可调参数众多，快来随小编一探究竟~一、图层设置1.1图表绘制模式每一圈层可以绘制不同图表类型，也可以绘制相同图表类型

菌小落·2023-10-18 18:07

五级数据挖掘工程师，你处在哪一级？

这是傅一平的第310篇原创正文开始有天跟某个行业的朋友聊天，谈起团队建设，我说你们团队有不少年轻人拿了大数据专家（各类证书）的职称，很厉害，他略带讽刺的说：那个没用，只会考试和调参，不会做事。

dbLenis·2023-10-17 17:20

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍XGBoost的核心算法思想基本就是：不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本

机器学习之心·2023-10-17 01:21

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量

鬼马星mc·2023-10-16 11:24

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。

野生的狒狒·2023-10-16 01:42

百度全功能AI开发平台BML自动超参搜索技术全面解析

但调参其实并不简单，背后往往是通宵达旦的参数调试与效果验证，并需要做大量的实验，不仅耗时还耗费大量算力。这个时候，往往想尝试自动超参搜索的算法工程师，大多会开始担心算力要求所带来的额外训练成本。莫慌！

百度智能云·2023-10-15 19:20

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