gbdt调参第5页

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前

沉住气CD·2023-12-21 02:33

Task4 建模与调参

使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型进行建模:模型调参：贪心调参方法；采用for循环网格调参方法；GridSearchCV贝叶斯调参方法：BayesianOptimization

1598903c9dd7·2023-12-19 16:12

社交网络分析4（下）：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、堆叠泛化、社交网络链路预测分析的挑战

社交网络分析4写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法

是Yu欸·2023-12-19 15:44

Apollo control之PID算法

Apollostudio官网：Apollo开发者社区(baidu.com)目录1PID简介2PID调参思路3代码4解决积分饱和的方法4.1IC积分遇限削弱法4.2BC反馈抑制抗饱和1PID简介PID算法有时间离散的

无意2121·2023-12-19 01:34

超详细 | 哈里斯鹰优化算法原理、实现及其改进与利用(Matlab/Python)

具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点。

KAU的云实验台·2023-12-18 23:12

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN（D3QN）连续动作空间推荐：擅长调参就用

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估

文章目录解决问题设计DMRS仿真参数仿真结果解决问题多普勒/扩展影响十分显著，设计用于信道估计时，需要考虑解调参考信号，5G用DMRS结构而不是CRS结构，因此需要为高速UE设计DMRS结构，DMRS设计是为了提高信道估计并减低

山丘之王岳岳·2023-12-18 09:09

分布式事务的四种解决方案

一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phaseCommit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

青春埋在这·2023-12-18 09:34

GBDT算法原理以及实例理解

转载自：GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）-CSDN博客一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中

DJ.马·2023-12-18 06:10

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree

DJ.马·2023-12-18 06:39

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用Map描述用文件夹描述数据集实现训练分词特征提取调参调参训练模型分类情感分析四

放风讲故事·2023-12-18 03:45

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。

迪捷软件·2023-12-17 23:53

C# WPF上位机开发（内嵌虚拟机的软件开发）

这中间，开发者可以自己调参数、写脚本，十分方便。在所有的配置都ok之后，直接导出为c、c#code，变成最终的软件输出，部署到客户的电脑上面。其实要做到这一点，也不是很复杂。一种

嵌入式-老费·2023-12-17 07:03

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。GradientTreeBoost方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.初始化模型：将初始模型设置为一个

此星光明·2023-12-16 18:45

50 行代码，看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理！

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助，项目演示效果如下

爬遍天下无敌手·2023-12-16 15:47

cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢？看我50行代码解决

在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题，比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等，在这里呢，我给大家分享一个小的项目案例，大家可以结合我的案例，通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参

weixin_39920397·2023-12-16 15:46

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

目录1.Xgboost和GBDT有什么异同？优点是什么？2.为什么xgboost训练会那么快，主要优化点是什么？3.xgboost是如何处理缺失值的？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

lightgbm调参的关键参数

提高准确率：learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。

徐卜灵·2023-12-16 04:42

(代码详解)绘制气泡图+详细讲解图例设置+如何正确理解气泡图+气泡大小、颜色+调参

目录气泡图简介：一、导入库二、准备数据三、画气泡图--基础版四、画气泡图--进阶版一(控制气泡大小)解读气泡图：五、画气泡图--进阶版二(控制气泡颜色)(一)用参数c控制气泡颜色(二)用for循环的方法控制气泡颜色(三)给气泡分配指定的颜色(调整气泡颜色分配)六、添加图例(一)图例的一些基本设置--参数讲解(二)图例的排列方式--横向排放(三)调整图例可视化图形大小及透明度(四)给图例添加标题(五

青春之我_XP·2023-12-16 00:29

(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)

目录一、完整代码二、调参目的介绍三、代码详解(分段介绍)第一步：导入库第二步：导入数据第三步：处理数据第四步：创建一个名为"line"的Line对象第五步：添加数据第六步：设置全局选项(1)折线图标题设置

青春之我_XP·2023-12-16 00:59

(代码详解)plt.bar()+plt.text()+画直方图/柱状图+调参美化+修改图的背景颜色+添加网格线+设置直方图的随机填充颜色

目录一、目的：二、数据集：三、完整代码：四、代码解析(上面的完整代码分开讲解)：(一)plt.bar()参数补充1：分别给每根柱子设置宽度补充2：使每根柱子的填充颜色随机(二)plt.tetx()参数(三)修改背景颜色(四)添加网格线(五)写个for循环，将plt.bar()和plt.text()整合到一起一、目的：下面介绍如何利用python画直方图/柱状图，并且美化，得到如下图：二、数据集：导

青春之我_XP·2023-12-16 00:58

特权FPGA学习笔记

vivadoHLS------------->RTL门电路，省去了HDL语言的中间转换，可以看作是C向C#的演进，基于zynq面向以前使用C的开发人员，但是个人觉得，HDL存在且未被C取代，工具的着眼点就是面向底层调参

chinxue2008·2023-12-15 11:25

2023阿里智能互联算法工程师机器学习一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐电话面，时长1.5h1.详细介绍实习项目2.介绍决策树和gbdt以及它们之间的关系决策树可以被看作是GBDT中的基本学习器之一。

深度之眼·2023-12-14 22:05

ESP32使用mpu6050以及pid调参

pid//pid参考教程https://www.xpstem.com/article/10120#include#includeMPU6050mpu6050(Wire);//pid相关参数unsignedlonglastTime;doubleInput,Output,Setpoint;doubleITerm,lastInput;doublekp,ki,kd;intSampleTime=1000;/

dsxcode·2023-12-07 00:20

【学习记录】PID原理学习以及在matlab/simulink中实现PID调参

PID是什么PID：基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式：比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）现在——过去——将来实例使用比例控制（P）r：希望输出x：实际输出e：误差（error）在simulin

dumpling0120·2023-12-06 18:46

【HyperQuest】调参

以此篇文章记录我的调参结果和个人总结，如果大家有更好的效果，欢迎留言交流~2调参思路最开始：没有regulation，learningrate较大，网络模型简单如果train和test接近且准确率高，说明模型

MORE_77·2023-12-06 17:22

【PID学习笔记 5 】控制系统的性能指标之一

写在前面PID在实际工程中最重要的工作就是调参，那么首先就要了解控制系统的性能指标。上文最后简要介绍了控制系统的基本要求，本文开始将系统学习控制系统的性能指标，内容比较多，初步计划是分三节来讲解。

MJY@二进制·2023-12-06 15:28

Gradient Boosting Machines

training_frame=train,model_id="GBM",nfolds=10,validation_frame=valid)h2o.varimp(m)h2o.performance(m,test)调参数

Liam_ml·2023-12-06 15:22

求助，有关Kriging 代理模型相关问题

还有就是Matlab里面提供的KrigingToolbox使用工具感觉有点麻烦，不知道怎么调参数运用。

Taylor .·2023-12-06 14:08

分类树模型的特征选择

对于决策树模型（包括基于决策树的RF和GBDT），都有如下函数：dt=DecisionTreeClassifier()dt.feature_importances_feature_importances

王金松·2023-12-06 11:06

ZFS管理手册：第七章池的属性

比如设置标签、默认挂载选项和其他可调参数。对于ZFS，同样是可以设置的，而且它要复杂得多。它允许我们修改括池及其包含的dataset的属性。因此，我们可以根据自己的喜好或需要“调优”文件系统。

Kyle__Shaw·2023-12-06 11:34

uniapp实现表格的多选功能

最近需要做一个数据多选功能，我用到了uniapp的table组件，这个组件自带多选的功能，只需要将type设置为section然后官方给出了多选触发事件该事件的回调参数中，返回index和vlaue,而

陌笑忆伤·2023-12-05 21:36

阻抗控制下机器人接触刚性环境振荡不稳定进行阻抗调节

md=5虚拟阻抗为：kd=100，bd=10，md=10性能滤波函数的Bode图：bode(1e5/(0.0005*s^2+5*s+1))bode(5e4/(0.1*s^2+3*s+1))性能低通滤波调参

FL17171314·2023-12-05 20:46

在Vue的组件事件中，如何传自定义参数

如@change事件如果我们直接在函数后面写上自定义的参数，那么是会丢失原先的回调参数的//错误写法@change="changeFunc(arg)"正确写法//arg1、arg2是自定义的参数@change

LuckyVc·2023-12-05 13:20

C++ 文件操作之配置文件读取

C++文件操作之配置文件读取在项目应用时常常会涉及一些调参工作，如果项目封装成了.exe或者.dll，那么频繁调参多次编译是一件十分低效的事情，如果代码算法或者逻辑是一定的，那么参数完全可以通过读入配置文件来获取之前在用

明月醉窗台·2023-12-05 07:28

粒子群算法调参支持向量回归进行预测（PSO-SVR）Python实现

目录一、算法简介二、示例1.导入库包、数据以及数据预处理2.利用粒子群算法调优参数gamma和C3.模型训练与预测4.对模型进行性能评估5.结果展示三、代码总结SVR.pyPSO_SVR.py一、算法简介SVR（支持向量回归）是一种有效的非线性回归方法，它可以通过寻找一组最优参数来拟合数据。粒子群算法是一种优化算法，可以用于找到最佳的SVR参数。以下是使用粒子群算法进行SVR参数调优的步骤：确定S

镜子kk·2023-12-05 06:26

056B R包ENMeval教程-基于R包ENMeval对MaxEnt模型优化调参和结果评价制图(更新)

056B-1资料下载056B-2R包ENMeval在MaxEnt模型优化调参中的经典案例解读056B-3R软件和R包ENMeval工具包安装056B-4R软件和R包ENMeval安装报错解决办法056B

生信小窝·2023-12-04 17:19

055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化调参教程 2022.01.03更新

055B-1软件-文献-数据等055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法（理论课程）055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据（避免过拟合）055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参数优化内容（理论课程）055B-9基

生信小窝·2023-12-04 17:48

055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化-MaxEnt调参教程--更新日期2021-9

055B-1视频附带资料下载和密码：软件-数据-文献下载-持续更新055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法（理论课程）055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据（避免过拟合）055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参

生信小窝·2023-12-04 17:47

【自然语言处理】【大模型】VeRA：可调参数比LoRA小10倍的低秩微调方法

VeRA：可调参数比LoRA小10倍的低秩微调方法《VeRA：Vector-basedRandomMatrixAdaptation》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.11454

BQW_·2023-12-04 02:32

玄学调参实践篇 | 深度学习模型 + 预训练模型 + 大模型LLM

这篇主要简单记录一些调参实践，无聊时会不定期更新~文章目录0、学习率与batch_size判断1、Epoch数判断2、判断模型架构是否有问题3、大模型-计算量、模型、和数据大小的关系4、大模型调参相关论文经验总结

#苦行僧·2023-12-01 00:37

关于TC264单片机与智能车摄像头循迹的一些学习心得

其中关于PID的部分在之前我已经上传过了，这篇文章主要讲怎么实现循迹与舵机的位置式PID调参和电机的增量式调参的一些心得。

Young member·2023-11-30 19:55

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

各种boost全梳理，一文搞定boosting模型

下列的这些算法就是常见的Boosting算法：AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和C

lucifer777·2023-11-30 07:29

决策树可视化，被惊艳到了！

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！）

Wang_AI·2023-11-30 00:59

All About Interview - Day 2

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。

认真学习的兔子·2023-11-29 21:37

AnchorDETR代码学习I

的代码来理解transformer和目标检测的方式，另外可以学习torch的使用,站在巨人的肩膀学学优秀开源框架，当然主要还要比较Deformable和Anchor以及DETR看看如何改进的，对于理解原理和实验调参有帮助

haleyprince·2023-11-29 12:50

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO

weixin_39881760·2023-11-29 12:39

HIVE调参处理小文件

https://blog.csdn.net/TinyNasubi/article/details/103299675

不可一世的绵羊·2023-11-28 19:27

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