MCMC参数优化

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC
Lossya·2024-09-12 13:46

数据库服务器运维最佳实践

以下将从硬件选择、操作系统和文件系统优化、数据库版本选择、参数优化、数据备份与恢复、性能监控与调优、安全管理以及高可用性和灾难恢复等方面详细介绍数据库服务器运维的最佳实践。
bigbig猩猩·2024-09-11 14:14

Linux系统性能调优技巧

Linux系统性能调优技巧主要包括硬件优化、软件优化、内核参数优化、进程管理优化等方面。
A_aspectJ项目开发·2024-09-09 23:31

阿里云Centos服务器调优必看

文章目录系统优化1操作系统参数优化1.1内存分配策略1.2系统全局最大文件句柄1.3配置nr_open1.4临时会话最大文件句柄1.5设置服务的最大文件句柄1.6设置用户的最大文件句柄、最大文件句柄数2Tcp
leafseelight·2024-09-07 23:03

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下
sccum·2024-09-07 09:22

遥感之智能优化算法大纲介绍

介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法
遥感-GIS·2024-09-02 19:33

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练
机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

MYSQL优化相关

mysql优化3大方向：优化mysql所在服务器内核（运维完成）对mysql配置参数进行优化（my.cnf），此优化需要进行压力测试进行参数调整建表时的优化对sql语句的优化一、mysql参数优化mysql
peanut___·2024-08-28 16:58

mysql 运行参数优化

mysql运行参数优化InnoDB设置1.innodb_buffer_pool_size——默认值为128M.这是最主要的优化选项,因为它指定InnoDB使用多少内存来加载数据和索引(data+indexes
qq_21305943·2024-02-26 15:58

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

那么，什么是超参数优化呢？假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行CART（ClassificationandRegressionTrees）回归的方法和代码，
_养乐多_·2024-02-14 10:24

GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
_养乐多_·2024-02-14 09:46

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍
_养乐多_·2024-02-14 05:07

9、神经网络 三：学习与评价

/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），动量，内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad,RMSProp)9.5超参数优化
qxdx.org·2024-02-11 18:03

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。在Ceph的部署和维护过程中，我们可能需要对Linux内核参数进行一些优化，以提高Ceph的性能和稳定性。这个过程通常是通过sysctl命令来完成的。sysctl是Linux系统中用于读取和修改内核参数的命令行工具。这些参数保存在/proc/sys/目录下，sysctl可以通过读取和写入这些文件来获取
·2024-02-11 18:09

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C++库。
·2024-02-11 18:08

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。在Ceph的部署和维护过程中，我们可能需要对Linux内核参数进行一些优化，以提高Ceph的性能和稳定性。这个过程通常是通过sysctl命令来完成的。sysctl是Linux系统中用于读取和修改内核参数的命令行工具。这些参数保存在/proc/sys/目录下，sysctl可以通过读取和写入这些文件来获取
·2024-02-11 17:41

第十七篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：自适应阈值二值化处理图像提取文字

扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四、对二值化图像进行形态学操作示例代码五、使用轮廓特征进行筛选示例代码六、边缘检测算法示例代码七、使用图像分割算法将图像分割为文字和背景区域示例代码八、调整参数优化文字轮廓示例代码九
传奇开心果编程·2024-02-11 07:22

apache服务器部署优化及故障处理详细教程 小小子

1.LinuxApacheweb服务器学习要点：1.apache用途，工作模式，httpd.conf的配置重要参数2.虚拟主机3.工作模式的参数优化1.1.Apache概述：Apache是世界使用排名第一的
weixin_33895604·2024-02-10 06:03

学习笔记——ENM模拟

学习笔记——ENM模拟文章目录前言一、文献一1.材料与方法1.1.大致概念1.2.生态模型的构建1.2.1.数据来源：1.2.2.数据处理：1.2.3.模型参数优化：1.3.适生情况预测1.3.1.预测模型构建
星石传说·2024-02-09 12:54

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面，以提升模型性能和泛化能力。
微学AI·2024-02-09 10:47

掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python：Pandas数据】

文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用：处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能：使用apply函数批量处理数据实战案例
一见已难忘的申公豹·2024-02-09 01:48

Python 机器学习 交叉验证、网格搜索

Python的机器学习项目中，交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（GridSearch）是两种重要的技术，通常用于模型选择和超参数优化。
weixin_42098295·2024-02-08 01:11

【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？

在之前的文章中，我主要介绍了学习率η和正则化强度λ这两个超参数。这篇文章中我就主要拿这两个超参数来进行举例说明。如果想在开始阅读本文之前了解这两个超参数的有关内容可以参考我之前的文章，文章链接为你放在了这里：【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？http://t.csdnimg.cn/ZvFiw【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？http://t.csd
小oo呆·2024-02-07 06:00

机器学习超参数优化算法（贝叶斯优化）

文章目录贝叶斯优化算法原理贝叶斯优化的实现（三种方法均有代码实现）基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种贝叶斯优化贝叶斯优化算法原理在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的
恒c·2024-02-05 22:41

Spark的JVM调优

目录导致gc因素内存不充足的时候，出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming
王一1995·2024-02-05 10:55

MySQL调优

优化类型大概分类三个类型结构/架构优化：读写分离、集群热备、分布式架构、引入缓存/消息/搜索中间件、分库分表、中台架构（大数据中台、基础设施中台）等配置/参数优化：调整应用系统中各层面的配置文件、启动参数达到优化性能的目标代码
whiteBrocade·2024-02-04 06:48

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-多任务学习-模型融合策略

ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-Transformer模型及Paddle实现

ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

机器学习原理

提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC
ixtgtg·2024-02-03 07:51

1.27马尔科夫链，抽样蒙特卡洛模拟（逆转化方法，接受拒绝矩阵），马尔科夫链蒙特卡洛MCMC，隐马尔科夫（HMM(V算法剪枝优化），NLP）

马尔科夫链蒙特卡洛法模拟抽样，逆转换方法就是说由系统自带的随机函数RANDOM，通过下面这个方法，可以变为对应的随机模拟函数就是说要实现蒙特卡洛模拟，是要先有一个概率表达式，然后基于这个概率表达式，通过自带的随机RANDROM函数进行转换，最后实现这个表达式而这个转换函数就是表达式的反函数接受拒绝抽样接受拒绝抽样就是说要实现二维的随机模拟，就是要两个随机均匀分布函数，第一个是实现在-5到5的区间内
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:44

PostgreSQL数据库的OS内存优化要点

与PG优化相关的操作系统内存优化主要涉及几个方面：内存规划、NUMA设置、HUGEPAGE设置、VM参数优化、SWAP相关优化等。
DBAIOps社区·2024-02-03 01:28

mysql配置文件常用参数优化配置值

目的：通过根据服务器目前状况，修改Mysql的系统参数，达到合理利用服务器现有资源，最大合理的提高MySQL性能。2、服务器参数：32G内存、4个CPU,每个CPU8核。3、MySQL目前安装状况。MySQL目前安装，用的是MySQL默认的最大支持配置。拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考>帮助文档。4、修改MySQL配置打开MySQL配置文件
_micang·2024-02-02 12:44

JVM中一次完整的GC回收流程

还有经常说的JVM调优，也是对堆进行参数优化配置，达到最接近理想状态。结构详情新生代大部分刚创建的对象首先都是放在年轻代，新生代内存按
创作小达人·2024-02-02 07:21

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl
UnderTurrets·2024-02-01 06:01

Redis缓存设计与性能优化

重建优化缓存与数据库双写不一致开发规范与性能优化一、键值设计1.key名设计2.value设计bigkey的危害：bigkey的产生：如何优化bigkey二、命令使用三、客户端使用Redis对于过期键有三种清除策略：四、系统内核参数优化多级缓存架构缓存设计缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据
野心与梦·2024-01-28 11:42

【机器学习笔记】1 机器学习概念

深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题，包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/参数优化✓结果预测）不能解决：x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说
RIKI_1·2024-01-28 10:25

粒子群算法pos优化transformer 时间序列预测

在这里，我提供了一个简单的示例，使用HuggingFace的transformers库中的BertModel作为目标模型，并使用PSO对其进行参数优化。
mqdlff_python·2024-01-27 16:40

8 个Python库！提高数据科学工作效率

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
人帝·2024-01-27 11:39

k8s----集群优化

目录一、节点配额和内核参数调整二、内核参数优化2.1内核参数详解2.2其他的内核参数三、Etcd性能优化3.1磁盘3.2、etcd进程设置优先级3.3、增大etcd的存储限制3.4、提高etcd对于对等网络流量优先级
醉凡尘￠ World1y·2024-01-27 04:15

XGBoost系列8——XGBoost的未来：从强化学习到AutoML

XGBoost在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用2.2超参数优化和自动模型选择
theskylife·2024-01-26 21:21

MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法

稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模，并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而，BG模型的离散性会有计算瓶颈。
哥廷根数学学派·2024-01-26 10:03

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

当然，后续的优化任务还是需要一定的算法基础，比如模型参数以及性能参数优化。
柠樂helen·2024-01-25 14:07

LINUX基础培训十四之系统参数介绍

前言、本章学习目标了解LINUX中常见系统内核参数掌握常见系统参数优化方法一、系统参数简介Linux内核有非常多的参数，而对这些内核参数的修改会尽可能的提高内核的稳定性，并且，在业务高峰期的时候，可以保证内核尽可能的稳定高效
有莘不破呀·2024-01-24 19:36
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他