gbdt调参第5页

竞赛保研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

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

iuerfee·2024-01-06 20:30

AI技术体系和领域浅总结

离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT

TisUs·2024-01-06 16:26

uView的NoticeBar 滚动通知自带的bug之获取不到click的索引

官方说的点击通知滚动条可以拿到每一项的索引：但是拿到的回调参数是默认的事件对象e实际业务需求：让通知栏竖向滚动，需要设置direction="column"属性，点击每一项滚动项跳转到对应的详情页因为是竖向滚动所以改动其

KeepThinkig·2024-01-06 07:47

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

而滤波则使用focal通过调参来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。

此星光明·2024-01-05 18:07

【JVM】内存模型（调参调优、GC、对象池、内存泄漏）

jvm内存模型JVM内存模型是Java虚拟机规范中定义的一种内存模型，用于规范Java程序在不同线程之间的共享内存访问行为。在JVM内存模型中，将内存分为主内存和工作内存。主内存是所有线程共享的内存区域，包括Java堆、方法区等。而工作内存则是每个线程私有的内存区域，用于存储线程执行过程中的局部变量、临时变量等。在Java程序中，当一个线程执行时，它会将主内存中的共享变量拷贝一份到自己的工作内存中

锅巴编程·2024-01-05 12:12

《人机博弈》摘录（七）估值核心

（2）爬山法，HillClimbing，每次微调参数，统计

不会游的海鸥·2024-01-04 19:34

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

RandomForestsClassifiers（离散型）1.1数据处理1.2建模1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍

取名真难.·2024-01-04 15:27

调参

转载https://www.sohu.com/a/241208957_787107基本原则:快速试错一些大的注意事项:1.刚开始,先上小规模数据,模型往大了放,只要不爆显存,能用256个filter你就别用128个.直接奔着过拟合去.没错,就是训练过拟合网络,连测试集验证集这些都可以不用.为什么?+你要验证自己的训练脚本的流程对不对.这一步小数据量,生成速度快,但是所有的脚本都是和未来大规模训练一

三点水_787a·2024-01-04 13:41

Halcon颜色提取，基于MLP自动颜色提取功能

但是使用RGB进行调参时又很难达到所需要的效果（异常区域过多不好处理）。在Halcon中，halcon对颜色提取采用MLP（多层感知模型）的形式实现对图像颜色的识别和分类。

爱炸薯条的小朋友·2024-01-04 07:15

AutoSub 中文视频字幕生成，语音识别翻译的工具

AutoSub使用记录AutoSubAutoSub新工具可调参数AutoSubAutosub是用于自动语音识别和字幕生成的实用程序。

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:49

uni原生导航栏切换监听方法

onTabItemTap(e){/*tab切换时更新统计*///console.log('cardtab',e);this.getCountData();//调取接口的方法名},onTabItemTap回调参数说明如下属性类型说明

qq_43628158·2024-01-03 10:09

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

路人乙yh·2024-01-02 20:22

2018年1月29日

但是深度学习模型还是不会调参啊……中午在食堂解决，下午则基本是摸鱼为主……PRML也看了一点，不过第三章中后期还是看不懂就跳到第四章了，感觉又犯了心浮气躁

真昼之月·2024-01-02 19:22

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

自动特征工程自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。

whitenightwu·2024-01-01 08:22

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion=‘friedman_mse’,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合8画图看曲线

writ·2023-12-31 15:29

竞赛保研基于机器学习与大数据的糖尿病预测

iuerfee·2023-12-31 06:05

【Latex错误：】Package fontspec: The font “SIMLI“ cannot be found. LaTex [行 37，列1]

Thefont"SIMLI"cannotbefound.LaTex[行37，列1]解决方案错误详情如下图所示：最近使用latex写毕业论文，效率是快，但是出些一些错误就难得搞了，上面的问题一直困扰我一周之久，起因是在调参考文献格式时候一直调不到

异乡人hl·2023-12-31 02:58

双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO

HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法，设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格，具有需调参数少

KAU的云实验台·2023-12-30 11:26

catboost回归自动调参

importosimporttimeimportoptunaimportpandasaspdfromcatboostimportCatBoostRegressorfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train=data.drop(

兔兔爱学习兔兔爱学习·2023-12-30 10:10

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

一、实验目的通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

2450哥·2023-12-28 05:39

基于随机森林模型的红酒品质分析

2.1查看数据基本情况2.2处理数据集2.3探索特征属性和目标属性的相关性2.4清洗数据2.5选取训练和测试数据2.6标准化处理三、机器学习建模3.1机器学习模型选择3.2训练模型3.3预测结果判断四、调参五

mumumuw·2023-12-27 00:54

23 在HST场景中，考虑物理层相关技术

文章目录实验参数A：解调参考信号(DMRS)1DMRS分配图2实验结果图figur3figur43.实验结论B映射资源元素。

山丘之王岳岳·2023-12-26 21:22

随机森林调参

随机搜索：首先，为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后，您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。RandomizedSearchCV从随机搜索中提取最佳估计量（）。best_random随机搜索模型的评估：在测试集上评估基本随机森林回归器（）的性能。base_model接下来，通过测试集上的随机搜索（）评估最佳估计器的性能。best_random网格搜索（第一轮）：您可以定义一个新的、更具

不做梵高417·2023-12-26 06:05

OpenFaceswap 入门教程（3）: 软件参数篇！

那么你可以调参数试一试，换脸的每一步都可以设置参数。点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面。点击IMAGESA后后面的设置图标后显示如上。你可以

托尼是塔克·2023-12-25 09:02

sklearn网格搜索找寻最优参数

大家好，在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。

python慕遥·2023-12-25 03:58

记一次 Nginx 调参的踩坑经历

最近在基于SSE（ServerSentEvents）做服务端单向推送服务，本地开发时一切顺利，但是在部署到预发环境时就碰到1个很诡异的问题，这里需要简单介绍下我们的整体架构：整体架构可以看到所有的请求都会先到统一的网关层（对应example.com这个一级域名），然后发到不同的应用对应的docker镜像上，这里不同的应用可以简单地用不同的域名来做表示，例如应用A的域名是A.example.com，

蜗牛东南飞·2023-12-23 15:02

DETR 【目标检测里程碑的任务】

因为有了NMS，所以调参，训练都会多了一道工序，都会比较复杂和麻烦，不是所有硬件都支持的。所以一个【端到端detr】解决了上述的问题，把目标检测转化成了集合预测的问题。DETR不再出很多冗

MIngo的成长·2023-12-23 01:44

每天记录一件值得感恩的事情Day92

同学们太卷了，明天我要继续玄学调参～今天用了bpr，明天用wmf试一试～人生海海，祝你有帆也有

写作业去了·2023-12-22 10:38

模型训练出现 loss = nan

问题：模型不管怎么调参数，损失均为nan换了模型层，换了损失函数，还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。

六和七·2023-12-21 21:37

PID算法的应用思路（并级PID）

前言：本章我们会根据实际的情况来介绍PID算法的直立环，速度环，转向环的调参技巧。

Young member·2023-12-21 13:03

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

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