MCMC参数优化

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
·2023-09-01 15:13

正则化和范数

目录预备知识L0范数L1正则化L2正则化为什么参数越小越好预备知识在深度学习中，模型的参数优化可以看做最大后验估计，损失函数即为似然函数。所谓正则化，可以视为给予了模型参数估计的一个先验知识。
NeverMoreH·2023-08-31 11:42

磐维数据库panweidb单节点服务器在centos7.9安装（研发环境）

系统环境优化1.1关闭SELINUX#修改配置文件cat/etc/selinux/config|grep-iSELINUXSELINUX=disabled#关闭SELINUXsetenforce01.2内核参数优化
七七powerful·2023-08-30 18:49

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24103此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在MLE中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中，使用概率来量化未知参数的不确定性，因而未知参数被视为随机变量。贝叶斯推
·2023-08-30 00:35

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24103此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在MLE中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中，使用概率来量化未知参数的不确定性，因而未知参数被视为随机变量。贝叶斯推
·2023-08-30 00:34

数学建模：BP神经网络模型及其优化

文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛文章目录BP神经网络算法流程代码实现神经网络的超参数优化代码实现神经网络的分类BP神经网络算法流程设x1,x2,...,xix_1,x_2,...,x_ix1,x2
HugeYLH·2023-08-30 00:35

PostgreSQL参数优化

内存配置优化PostgreSQL中与内存有关的配置参数如下。shared_buffers：共享缓存区的大小，相当于Oracle数据库中的SGA，主要做数据块的缓存。work_mem：为每个进程单独分配的内存，主要用于排序、HASH等操作。maintence_work_mem：为每个进程单独分配的内存，主要是进行维护操作时需要的内存，如VACUUM、CREATEINDEX、ALTERTABLEADD
ciqingloveless·2023-08-28 21:45

模型预测笔记(三)：通过交叉验证网格搜索机器学习的最优参数

文章目录网络搜索介绍步骤参数代码实现网络搜索介绍网格搜索（GridSearch）是一种超参数优化方法，用于选择最佳的模型超参数组合。
ZZY_dl·2023-08-28 13:31

【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品测评】“橡皮筋“一样的数据库『MySQL高压篇』

动手环节---"压力"山大实验前瞻稍作简介资源扩缩范围（CCU）温馨提示服务的创建创建集群查看集群信息参数优化压力负载测试压测声明代码一览(部分)压测结果(部分贴图)小结总结活动介绍腾讯云TDSQL-C
指剑·2023-08-27 22:08

APSIM模型应用与参数优化、批量模拟

APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。APSIM模型
小艳加油·2023-08-27 10:20

35、如何用Scikit-Learn调整算法参数

它有时被称为超参数优化，其中算法参数被称为超参数，而机器学习算法本身找到的系数被称为参数。优化表明了问题的搜索性质。作为
攻城狮笔记·2023-08-26 21:20

Linux内核参数优化——web服务提高并发

#避免放大攻击net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts=1#开启恶意icmp错误消息保护net.ipv4.icmp_ignore_bogus_error_responses=1#开启SYN洪水攻击保护net.ipv4.tcp_syncookies=1#开启并记录欺骗，源路由和重定向包net.ipv4.conf.all.log_martians=1net.ipv4.c
快乐人丶老朱·2023-08-25 09:45

R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析

目录专题一Meta分析的选题与检索专题二Meta分析与R语言数据清洗及统计方法专题三R语言Meta分析与作图专题四R语言Meta回归分析专题五R语言Meta诊断分析专题六R语言Meta分析的不确定性专题七机器学习在Meta分析中的应用更多应用Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“
WangYan2022·2023-08-24 19:24

数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成

数据生成|MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成目录数据生成|MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成生成效果基本描述模型描述程序设计参考资料生成效果基本描述1.MATLAB
机器学习之心·2023-08-24 04:28

Elasticsearch配置优化

以下的优化基础是安装的Elasticsearch版本为7.17.7，同时jdk版本为1.8.3211、jvm参数优化  这里说的jvm参数调优，是指elasticsearch安装目录下的jvm.options
沿途欣赏i·2023-08-24 02:14

【网络架构】Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks

主要贡献提出了新的网络单元interleavedgroupconvolution，有助于提高参数优化和计算；在保持网络大小和计算复杂度的情况下，提出的网络单元相比传统的组卷积具有更宽的宽度，也就具有更先进的表现
EverydayRunning·2023-08-24 00:53

JVM篇之牛刀小试（三）年轻代参数优化探索

前言在JVM篇之牛刀小试（一）我们谈到了关于年轻代参数的问题，就是当我没有设置-Xmn的时候，gc时间居然比我设置了500m的时候，时间还短，然后当时我就停止了探索。后来我在公司飞书文档写了一篇文章分享，然后有位公司leader在我文章评论了，一下子引起了我的好奇心去探索：既然年轻代设置过大的时候，gc时间比较长；过小的时候，gc次数又比较多；那么如何保持他们之间平衡呢？我认为一个好文章，需要引起
大鸡腿同学·2023-08-23 04:59

评论：Amazon SageMaker赶超

超参数优化仍处于预览阶段，您需要进行自己的ETL和功能设计。
cxt70571·2023-08-23 00:49

亚马逊的sagemaker_评论：Amazon SageMaker赶超

超参数优化仍处于预览阶段，您需要进行自己的ETL和功能设计。
cxq8989·2023-08-23 00:48

机器学习参数优化数据改用所有数据还是训练集

参数优化过程中所用数据应该用训练集（占所有数据的一部分），如果用所有数据会导致模型评估的所有结果都偏高，因为这些评估都涉及测试集，如果用所有数据进行训练，导致测试集预测结果大部分都正确，所以准确率，auc
Z_W_H_·2023-08-22 11:13

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884最近我们被客户要求撰写关于BUGS/JAGS贝叶斯分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-ChainMonteCarlo算法的程序。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语
·2023-08-21 22:46

拓端tecdat|Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列

马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例，时长07:25相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC
拓端研究室·2023-08-19 23:24

RocketMQ常见面试题

总得来说，RocketMq具有以下几个优势：吞吐量高：单机吞吐量可达十万级可用性高：分布式架构消息可靠性高：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失功能支持完善：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好支持
ayu_programer·2023-08-19 21:00

Lnton羚通关于Optimization在【PyTorch】中的基础知识

OPTIMIZINGMODELPARAMETERS（模型参数优化）现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据上的参数来训练了，验证和测试我们的模型。
LNTON羚通科技·2023-08-19 20:02

南大通用数据库(gbase 8s) 在Centos7环境 集群安装

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化（所有节点）三、创建gbase用户（所有节点）四、安装部署，只在node1安装即可同步五、数据库卸载六、数据库连接与使用当前安装在指定版本环境下测试
freedom_Mr·2023-08-19 09:30

TensorFlow2.1 模型训练使用

环境安装搭建2、神经网络2.1、解决线性问题2.2、FAshionMNIST数据集使用3、卷积神经网络3.1、卷积神经网络使用3.2、ImageDataGenerator使用3.3、猫狗识别案例3.4、参数优化
讳疾忌医丶·2023-08-18 08:40

R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
思考的小猴子·2023-08-18 08:22

基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
xiao5kou4chang6kai4·2023-08-18 08:48

APSIM模型参数优化 批量模拟丨气象数据准备、物候发育和光合生产、物质分配与产量模拟、土壤水分平衡算法、土壤碳氮平衡模块、农田管理模块等

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
WangYan2022·2023-08-17 07:15

redis常见的三种模式【主从、哨兵、集群】介绍以及部署

Redis安装以及使用：下载地址：http://download.redis.io/releases/系统参数优化echo'vm.overcommit_memory=1'>>/etc/sysctl.confecho'net.core.somaxconn
zhangjwnx·2023-08-16 12:03

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

p=19664最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
·2023-08-15 20:06

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种
·2023-08-15 20:35

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现

MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上"徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23305在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。我们用R语言来做吧!第1步
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

p=21545示例1：使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。
·2023-08-15 20:27

拓端tecdat|R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA 1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。那么，让我们在R中得到：########Metropolis算法# ################ proposalfu
·2023-08-15 20:27

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，
·2023-08-15 20:53

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样|附代码数据

p=3772原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。
·2023-08-15 20:53

达梦数据库(dm8) Centos7 高可用集群

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化（所有节点）三、创建用户（所有节点）四、开始安装（所有节点）五、服务注册启动当前安装：在指定版本环境下测试，仅供参考官网描述：达梦数据守护集群软件（
freedom_Mr·2023-08-15 11:57

达梦数据库(dm8) 在Centos7环境 单节点安装

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化三、创建用户四、开始安装当前安装在指定版本环境下测试，仅供参考一、环境详情软件版本软件版本下载地址Centos7CentOSLinuxrelease7.9.2009
freedom_Mr·2023-08-15 11:57

nginx上web服务的基本安全优化、服务性能优化、访问日志优化、目录资源优化和防盗链配置简介

（3）第三个文件，内置响应信息页面（4）第四个文件（5）重新编译安装并重启3.更改nginx服务的默认用户和组（1）在编译安装时指定用户和组（2）更改nginx.conf，在nobody处指定二.修改参数优化服务性能
树下一少年·2023-08-15 10:54

出现报错：Unknown label type: ‘continuous‘

在超参数优化中,这个错误表示你试图对一个连续型超参数使用choice函数。choice函数只支持离散的选项,而不能对连续值区间进行搜索。
talentsta·2023-08-15 08:46

如何改造inferCNV的热图？

inferCNV/wiki/Installing-infercnv需要依赖jags程序mac安装：brewinstalljagswindows安装：https://sourceforge.net/projects/mcmc-j
Seurat_Satija·2023-08-15 07:14

机器学习基础-超参数调优

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础-模型评估及超参数调优方法前言一、超参数与参数二、超参数优化方法1.网格搜索2.随机搜索前言前述优化主要是基于模型本身，那么接着可以从被优化项
无盐薯片·2023-08-12 18:35

TOMCAT部署及优化（Tomcat配置文件参数优化，Java虚拟机（JVM）调优）

TOMCATtomcat：是一个开放源代码的web应用服务器，基于java代码开发的。也可以理解为tomacat就是处理动态请求和基于java代码的页面开发。可以在html当中写入java代码，tomcat可以解析html页面当中的java，执行动态请求，动态页面。tomcat是机制存在一些问题，如果不对tomcat进行优化，会出现假死、停机。适用场景：小集群、小服务，大并发场景不适合。tomca
M上去学习·2023-08-11 15:42

MCMC（马尔可夫链）

1.马尔可夫链由状态空间和转移矩阵定义2.齐次马尔可夫链是指未来状态的条件概率分布仅依赖于现在状态，与过去无关3.如果马氏链的每个状态都会趋于一个稳定的数值，我们称过程收敛4.如果分布π(X)使得停留在某一状态的概率与从随机采样的前期状态转移到它的概率相同，该马氏链称为平稳分布5.平稳分布就是表示在某一个时刻后，分布不再改变6.细致平衡是平稳分布的充分不必要条件，它将平稳分布与转移矩阵联系在一起7
整得咔咔响·2023-08-10 19:51

YOLO相关原理（文件结构、视频检测等）

超参数进化(hyperparameterevolution)超参数进化是一种使用了geneticalgorithm（GA）遗传算法进行超参数优化的一种方法。
牛哥带你学代码·2023-08-09 09:21

万物皆可GAN之3D-GAN（keras框架）

加载和可视化3D图像可视化3D图像3D-GAN的Keras实现生成器网络判别器网络训练3D-GAN训练网络保存模型测试模型可视化损失可视化图超参数优化3D-GAN的实际应用总结前言这几天看了一篇比较有意思的文章
啊菜来了·2023-08-09 06:16
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