criterion 第5页

pytorch 损失函数及其应用代码详解

1、criterion=nn.CrossEntropyLoss():交叉熵函数criterion(prediction,lable)分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值

深度学习努力中·2022-02-12 19:36

python机器学习分类算法之决策树

回归决策树树与分类决策树参数总结**一：回归树参数**fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorDecisionTreeRegressor(criterion

ZJC_1994·2022-02-07 07:44

R计算贝叶斯信息指标（Bayesian Information Criterion，BIC）实战

R计算贝叶斯信息指标（BayesianInformationCriterion，BIC）实战目录R计算贝叶斯信息指标（BayesianInformationCriterion，BIC）实战

Data+Science+Insight·2021-10-04 00:43

PyTorch 常用代码段整理

importcollectionsimportosimportshutilimporttqdmimportnumpyasnpimportPIL.Imageimporttorchimporttorchvision一般流程#外部定义criterion

log1302·2021-09-22 09:25

python机器学习：决策树详解

1.1定义1.2决策树结构1.3核心问题二、sklearn库中的决策树2.1模块sklearn.tree2.2sklearn建模基本流程2.3决策树建模流程三、分类树3.1构造函数3.2建立分类树（测试Criterion

ogr_mpwf·2021-07-17 15:14

50行代码，带你理解梯度下降法（Gradient Descent Method）

在机器学习领域，我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数（objectivefunction）或准则（criterion）。当我们对其进行最小化时，也把它称为代价

虾米小馄饨·2021-06-04 18:47

pytorch 如何在GPU上训练

1.网络模型转移到CUDA上net=AlexNet()net.cuda()#转移到CUDA上2.将loss转移到CUDA上criterion=nn.CrossEntropyLoss()criterion

·2021-06-04 18:15

pytorch 如何打印网络回传梯度

需求：打印梯度，检查网络学习情况net=your_network().cuda()deftrain():...outputs=net(inputs)loss=criterion(outputs,targets

·2021-05-13 13:05

随机森林

1.2RandomForestClassifierclasssklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’,criterion=’gini

诗云HSY·2021-04-18 07:03

Freeze BN in Pytorch

=-1:m.eval()usemodel.apply()tofreezebndeftrain(model,data_loader,criterion,epoch):model.train()#switchtotrainmodemodel.app

Birdy潇·2021-03-08 15:46

【skLearn分类、回归算法】随机森林回归器 RandomForestRegressor

查看所有模型评估(打分)的列表随机森林回归器RandomForestRegressorclasssklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100,*,criterion

向鲸诉ひ听风说'·2021-02-09 16:57

基于sklearn的决策树实现

文章目录sklearn决策树参数表示数据预处理分离特征(x)与标签(y)划分训练集与测试集建立模型基础代码交叉验证调参可视化决策树参数表示决策树中有参数如下：DecisionTreeClassifier(criterion

newsunson·2021-01-25 18:45

python中sklearn实现决策树及模型评估_决策树在sklearn中的实现

的局限性1.3C4.5算法&CART算法1.3.1修改局部最优化条件1.3.2连续变量处理手段1.4sklearn中的决策树2DecisionTreeClassifier与红酒数据集2.1重要参数2.1.1criterion2.1.2random_state

weixin_39608478·2020-12-19 09:54

pytorch中nn.CrossEntropyLoss使用注意事项

Loss的数学表达公式：使用代码样例：#这样展开就相当于每个词正确的类别和预测的整个词表概率分布进行对应#ignore_index是指忽略真实标签中的类别criterion=nn.CrossEntropyLoss

jamie勿忘初心·2020-12-07 14:26

机器学习-决策树之分类树python实战（以红酒数据集为例）（二）

sklearn”下面我们就来看看sklearn是如何来实现决策树中的分类树的本文目录：1概述1.1sklearn中的决策树2DecisionTreeClassififier与红酒数据集2.1重要参数2.1.1criterion2.1.2ra

Voyager-m·2020-12-01 13:51

CC标准收藏收录片单 952 2018-07-11

CC标准收藏收录片单952《CC(标准收藏版)系列TLF-MiniSD(不断更新)》(TheCriterionCollection)[MiniSD]https://www.criterion.com/CCshopall

迈克HCG·2020-11-22 20:22

Python机器学习之决策树

朴决策树的原理可以参考我的另一篇采用红酒的数据进行建模，并绘制分类图tree.DecisionTreeClassifier分类决策树函数原型：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion

一只怂货小脑斧·2020-09-24 14:07

最牛的身兼编剧的导演，除了伯格曼就是他

作者：肯特·琼斯&韦斯·安德森译者：易二三校对：奥涅金来源：《Criterion》（2014年8月18日）佩德罗·阿莫多瓦生来就是一个好战者，换句话说，他以某种方式开创了自己作为艺术家的生活：在佛朗哥时代自学电影

虹膜·2020-09-23 00:00

随机森林API的理解(sklearn.ensemble.RandomForest)

sklearn.ensemble.RandomForestClassifierclasssklearn.ensemble.RandomForestClassifier（n_estimators='warn'，criterion

NongfuSpring-wu·2020-09-17 00:46

the Akaike information criterion（AIC）和 the Bayes Information criterion（BIC）

AIC和BIC主要用于模型的选择，AIC、BIC越小越好。在对不同模型进行比较时，AIC、BIC降低越多，说明该模型的拟合效果越好；具体详情见下列AIC、BIC博文：模型选择的几种方法：AIC，BIC，HQ准则最优模型选择的准则：AIC、BIC准则模型选择准则之AIC和BIC

Wbq_Zero·2020-09-16 23:44

sklearn.ensemble.RandomForest 参数详解

RandomForestRegressor参数sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=10,criterion='mse',max_depth

LYZ0907·2020-09-16 23:28

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier随机森林rf参数详细解读

导入模块：fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier主要参数：RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion

飞奔的帅帅·2020-09-16 22:42

Routh-Hurwitz Criterion 劳斯稳定判据

Routh-HurwitzCriterion为什么仅仅要有一个极点在右半平面，那么系统就不会稳定？比如H(s)=(1/(s+1))*(1/(s+3))*(1/(s-2))这里有个极点s=2在有半平面，通过laplace反变换能够知道，当时间足够长的时候，AB都衰减的非常厉害了。而C却还在添加，这时候系统是不会稳定的于是紧紧抓住这个特性不放，就会引出劳斯稳定判据。右半平面的极点能够通过特征方程来判定

aodiyi6351·2020-09-15 19:21

Hibernate下多个Restrictions.or的解决方案

解决方案：使用org.hibernate.criterion.Criterion代码如下：DetachedCriteriacriteria=xxDao.createDc();Criterioncriter

axie19840227·2020-09-15 07:25

Pytorch 中triplet loss的写法

tripletloss在Pytorch中有一个类，已经定义好了tripletloss的criterion,classTripletMarginLoss(Module):classTripletMarginLoss

cltdevelop·2020-09-14 20:32

双重检查锁（double-checked locking）

在软件工程中，双重检查锁（double-checkedlocking[1]）是一种设计模式，通过在加锁前检查锁标志（criterion），可以减少加锁的开销。只有当标志显示需要的时候才会加锁。

felix021·2020-09-14 13:53

机器学习-随机森林之回归

一、随机森林之回归RandomForestRegressorclasssklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’,criterion

下雨天再见·2020-09-14 01:35

train函数

return(pred_label==label).sum().data.item()/totaldeftrain(net,train_data,valid_data,num_epochs,optimizer,criterion

chenjiale5·2020-09-13 15:19

随机森林参数理解与调优

首先理解随机森林模型各参数的含义：classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=10,criterion=’mse’,max_depth

嘿呀嘿呀拔罗卜·2020-09-11 17:54

DecisionTreeClassifier和DecisionTreeClassifier 重要参数调参注意点

参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者

akon_wang_hkbu·2020-09-11 00:30

随机森林在python上的实现

默认参数classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini',max_depth=None,min_samples_split

阳望·2020-09-10 15:06

PyTorch项目应用实例(八)固定权重|顺序训练网络

目录一、多输出网络1.1heads多输出1.2最终的输出二、loss更新网络的方法2.1loss位置2.2criterion定义2.3optimizer定义2.4定义顺序汇总三、更改相应代码3.1定义需要优化的参数

祥瑞Coding·2020-08-24 17:51

PyTorch项目应用实例(七)模型添加中继loss | 中继监督优化

博主代码地址：https://github.com/Xingxiangrui/various_loss_and_intermedia_supervision目录一、原始loss的运算1.1loss位置1.2criterion

祥瑞Coding·2020-08-24 17:20

Mybatis 中的自动生成Example类详解

网址放这，可以看下https://zhuanlan.zhihu.com/p/42411540一、Example类的作用是什么mybatis-generator会为每个字段产生Criterion，为底层的

天才小熊猫12138584·2020-08-23 11:03

从零开始：白话sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor

sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss=’ls’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion

小白菜_scc·2020-08-22 15:48

决策树分类器sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的使用

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

csdn_youth0605·2020-08-22 15:51

pytorch RuntimeError: size mismatch, m1: [16 x 86016], m2: [25088 x 512] at /opt/conda/conda-bld/pyt

line534,inmain()File"/home/user1/main_arc_face.py",line315,inmainval_loss,prec1=validate(val_loader,model,criterion

城俊BLOG·2020-08-22 13:24

决策树scikit-learn重要参数详解

这里写目录标题决策树与SKlearn工具包参数汇总参数详解不纯度计算方法参数：criterion**sklearn提供了两种选择：**基尼系数与信息熵比较重要参数：random_state&splitterrandom_statesplitter

skyHdd·2020-08-22 10:07

数据挖掘——层次聚类（Hierarchical clustering）学习及python实现

实现层次聚类四、使用Sklearn中的层次聚类五、使用Scipy库中的层次聚类(1).linkage(y,method=’single’,metric=’euclidean’)(2).fcluster(Z,t,criterion

潘多拉星系·2020-08-22 02:09

决策树与其可视化（python）

决策树的理论我就不说了，主要介绍怎么实（调）现（包），如下所示：fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierdtc=DecisionTreeClassifier(criterion

xujingpilot·2020-08-21 11:33

pytorch文档阅读（四）如何在GPU上训练

1.网络模型转移到CUDA上net=AlexNet()net.cuda()#转移到CUDA上2.将loss转移到CUDA上criterion=nn.CrossEntropyLoss()criterion

陌生的天花板·2020-08-20 13:23

NotImplementedError: Got ＜class ‘main.AverageMeter‘＞, but expected numpy array or torch tensor

,line484,inmain()File"main_finetune_pointConv_torchModel.py",line296,inmaintrain(train_loader,model,criterion

JY丫丫·2020-08-19 22:26

机器/深度学习常见面试问题

DecisionTreeClassifier(class_weight=None,criterion='gini',max_depth=2,max_features=None,max_leaf_nodes

菜鸟知识搬运工·2020-08-19 03:24

Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：importtorch.nnasnncriterion=nn.CrossEntropyLoss().cuda()loss=criterion

梦坠凡尘·2020-08-19 01:27

Pytorch学习（六） --- 模型训练的常规train函数flow及其配置

使用Pytorch进行模型训练，通常可以将train过程写成一个函数，简单的train写法常规的传入参数如下：数据加载器DataLoader目标模型model损失函数criterion优化器optimizer

梦坠凡尘·2020-08-19 01:26

Bayesian information criterion和 Akaike information criterion中的模型参数个数（自由度）计算 | 以高斯混合分布为例

在Scikit-Learn库里面调用sklearn.mixture.GaussianMixture，有3个重要的属性n_clusters,n_weights和n_covariance，分别对应着簇中心的数量、每个簇的重要性和每个簇的协方差矩阵。重要概念：BIC贝叶斯信息准则BIC=log(m)p−2log(L^)BIC=log(m)p-2log(\hatL)BIC=log(m)p−2log(L^)

Sany 何灿·2020-08-19 01:36

理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理

，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：model=MyModel()criterion

潜行隐耀·2020-08-19 01:22

通用的DAO，运用泛型

DAO的接口packagecom.itheima.crm.dao;importjava.io.Serializable;importjava.util.List;importorg.hibernate.criterion.DetachedCriteria

王先森鸭·2020-08-18 21:41

mybatis反向工程生成的xml做联表查询两个表ID一致报错

反向工程生成mapper.xml文件的时候，需要联表查询，两个表主键都是ID，直接查询的时候会报错：Column'id'inwhereclauseisambiguous打开xml文件查看sql代码：and${criterion.condition

Fjiaer·2020-08-18 19:04

赤池信息量准则 ( Akaike information criterion)

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share赤池信息量准则[1]是由日本统计学家赤池弘次创立的，以熵的概念基础确定

weixin_34198881·2020-08-18 04:06

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