haproxy参数调优第26页

ai_百面机器学习系列笔记_高斯过程

模型评估–>超参数调优–>贝叶斯优化算法–>高斯过程A高斯过程https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/802760611、修正贝塞尔函数

专一的黄先生·2022-12-02 15:30

Learning to Tune XGBoost with XGBoost

将MeSH应用于梯度提升决策树模型的超参数调优问题。**！元

我要当太空人HcZz·2022-12-01 13:52

精华文章---基于Docker的一体化集成AI环境中部署机器学习/深度学习模型

关键字：IRIS，IntegratedML，Flask，FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示

InterSystems·2022-12-01 13:09

（九）集成学习中——Boosting简介&AdaBoost

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五

ArriettyYun·2022-12-01 10:05

机器学习基础知识点②：决策树、随机森林、GBDT与xgboost

C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结干货|XGBoost进阶—调参+实战GBDT、XGBoost、LightGBM的使用及参数调优零

NLP_victor·2022-11-30 02:11

MySQL参数调优实例探究讲解

目录一、MySQL参数调优1、一些生产常用查询命令2、分析慢查询3、分析连接数4、缓冲区调优Key_buffer_size5、临时表调优Created_tmp_tables6、分析OpenTable使用情况

·2022-11-29 18:01

Spark系列之Spark的Shuffle详解及相关参数调优

title:Spark系列第七章Spark的Shuffle详解及相关参数调优大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。

落叶飘雪2014·2022-11-29 16:39

记录一下wandb的用法

3，使用超参数调优来优化网络模型。4，数据集

米斯特鱼·2022-11-29 11:05

详解 CatBoost 原理

1.catboost的优缺点性能卓越：在性能方面可以匹敌任何先进的机器学习算法鲁棒性/强健性：它减少了对很多超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机会，这

回想sy·2022-11-29 10:14

【pytorch yolov5 模型优化和超参数自动调整】

1.参数调整前可以做的优化（link:https://docs.ultralytics.com/tutorials/training-tips-best-results/）：2,超参数调优（详细步骤link

小二佷有爱·2022-11-28 09:31

Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）

图像数据获取、标注2.数据集划分及准备3.配置训练参数，准备训练：3.1修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2修改models模型配置xxx.yaml文件4.开始训练5.测试训练后的模型：6.模型的参数调优博主热门文章推荐

HowieXue·2022-11-28 08:43

【MySQL】MySQL参数调优与实战详解(调优篇)(实战篇)（MySQL专栏启动）

作者简介：小明java问道之路，专注于研究Java/Liunx内核/C++及汇编/计算机底层原理/源码，就职于大型金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者/内容合伙人、阿里云专家/签约博主、51CTO专家如果此文还不错的话

小明java问道之路·2022-11-27 22:37

神经网络调参

2、逐个调参用枚举的方法逐个参数调优，一个参数取最佳值后固定住再进行下一个参数调优，比网格搜索快一些。不过可能有一些参数各自不是最佳值，但组合起来有更好的效果，这种方法就遗漏了这种情况。

Erika1203·2022-11-27 17:35

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为128后，就不要调了，因为embed_size只是表示将词嵌入到几维的空间而已。lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd

u013250861·2022-11-27 17:31

回归问题原理

本问将讨论线性回归，包括线性回归模型的目标函数（损失函数和正则函数）、线性回归模型的优化求解、回归任务的性能指标、线性回归模型的超参数调优以及使用sklearn实现线性回归模型的应用案例。

Mr李小四·2022-11-27 14:15

HAProxy+Tengine 实现简单的 Web 架构

实验二：192.168.43.219为Haproxy，为后端两台Tengine提供七层代理（api.yqc.com:9001）；192.168.43.73和192.168.43.74为Ten

学渣角鹿白·2022-11-27 07:54

Idea如何自定义VM配置

目录Idea自定义VM配置Idea中VM参数调优总结Idea自定义VM配置可以在欢迎界面左下角帮助打开也可以在项目界面的上面工具类帮助打开-Xms1024m-Xmx3096m-XX:ReservedCodeCacheSize

·2022-11-26 18:33

深度学习-lecture2（图像分类）李飞飞计算机视觉

图像分类一.NearestNeighborClassifier（最近邻分类器）二.k-NearestNeighborClassifier（k-最近邻分类器）三.验证集、交叉验证集和超参数调优四

多思考多睡觉·2022-11-26 14:53

百面机器学习

模型评估的方法超参数调优过拟合和欠拟合机器学习基础偏差方差分解理论和定理PAC学习理论

数学工具构造器·2022-11-26 07:05

集成学习Day2 sklearn回归实例 && Day 3 偏差方差理论与测试误差估计 && Day 4模型超参数调优

集成学习Day2sklearn回归实例&&Day3偏差方差理论与测试误差估计&&Day4模型超参数调优目录集成学习Day2sklearn回归实例&&Day3偏差方差理论与测试误差估计&&Day4模型超参数调优

Fox_Alex·2022-11-26 07:03

笔记 | 百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解

笔记|百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。

KHB1698·2022-11-25 19:29

机器学习-分类聚类预测系统

这是机器学习课程的一个课设,具体的课设要求如下:1.熟悉机器学习的完整流程，包括：问题建模，获取数据，特征工程，模型训练，模型调优，线上运行；或者分为三大块：数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优

clown0004·2022-11-24 04:22

万字专栏总结 | 离线强化学习（OfflineRL）总结（原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）...

本文来源自知乎博客，作者：旺仔搬砖记本文约13000字，建议阅读16分钟本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并就一些经典的问题进行了解释和说明。由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列博客请文末阅读原文。离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐

数据派THU·2022-11-24 00:49

【万字专栏总结】离线强化学习(OfflineRL)总结(原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）...

本文来源自知乎博客，作者：旺仔搬砖记，排版：OpenDeepRL由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列博客请文末阅读原文离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并就一些经典的问题进行了解释和说明。1.深度强化学习1.1

风度78·2022-11-23 23:39

kmeans聚类算法_k-means聚类算法原理与参数调优详解

k-means算法原理K-means中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，

weixin_39914732·2022-11-23 21:19

【深度学习-CS231n】线性分类器和神经网络

intelligentunit)学习之前：合理性检查的提示与技巧检查整个学习过程1.损失函数2.训练集和验证集准确率3.权重更新比例4.每层的激活数据及梯度分布参数更新学习率退火逐参数适应学习率方法超参数调优模型集成总结神

wuxiaoxiao2021·2022-11-23 20:56

XGBoost模型及LightGBM模型案例（Python）

目录1XGBoosting案例：金融反欺诈模型1.1模型搭建1.1.1读取数据1.1.2特征变量与目标变量提取、划分数据集与测试集1.1.3模型搭建及训练1.2模型预测及评估1.3模型参数调优2LightGBM

QYiRen·2022-11-23 06:21

(原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）

来源知乎，作者丨旺仔搬砖记由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列请查阅博客：https://www.zhihu.com/column/c_1487193754071617536离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并

人工智能与算法学习·2022-11-22 21:35

回归模型的评估及超参数调优

一、回归模型在机器学习中，其中算法最为重要一面就是回归算法，回归算法占我们理解机器学习一大块，这一块的学习可以帮助我们掌握超参数的调节。基本上只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。最著名的就是我们的线性回归和逻辑回归，从他们衍生出了岭回归，Lasso，弹性网，除此之外，还有众多分类算法改进后的回归，比如回归树，随机森林的回归，支持向量回归，贝叶斯回归等等。在这里我们使用线性回归

LKID体·2022-11-22 20:10

Hyperopt 超参数调优

本文是对ParameterTuningwithHyperopt一文的翻译。译者在设计深度学习模型的网络结构发现了hyperopt这个大杀器，相比每次手动各种试，用工具批量调节网络中的各种超参数确实能省心不少。不过hyperopt的官方文档描述的太渣，google了一翻，发现这篇博客算是介绍的比较清楚的一个，便顺手翻译了，译文已取得原作者授权。正文开始本文将介绍一种快速有效的方法用于实现机器学习模型

Wang CS·2022-11-22 20:08

机器学习经典算法、如何选择最佳机器学习算法、超参数调优

经典算法所谓“工欲善其事必先利其器”，要解决问题，就要有好的算法。Scikit-Learn库中的几种经典机器学习算法：一、K最近邻（KNN）这个算法思路特别简单，就是随大流。对于需要贴标签的数据样本，他总是会找几个和自己离得最近的样本，也就是邻居，看看邻居是什么标签。如果他的邻居中的大多数样本都是某一类样本，他就认为自己也是这样一类样本。参数k，就是邻居的个数，通常是3，5，7，等不超过20的数字

黎明之道·2022-11-22 20:36

随机森林原理及参数调优

决策树1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。2.案例：图

数据科学家corten·2022-11-22 20:03

机器学习——超参数调优

在实战过程中，需要对机器学习模型进行优化以确保模型的最高准确率，因此，超参数调优参数应运而生，常见的超参数搜索算法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

樱缘之梦·2022-11-22 20:02

一文详解超参数调优方法

超参数调优

PaperWeekly·2022-11-22 20:58

RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优

公号：码农充电站pro主页：https://codeshellme.github.io目录1，集成算法之bagging算法2，随机森林算法3，随机森林算法的实现4，随机森林算法的使用5，模型参数调优6，

码农充电站·2022-11-22 20:26

R语言机器学习mlr3：超参数调优

医学和生信笔记·2022-11-22 20:25

随机森林算法的超参数调优

超参数调优RandomSearch方法GridSearchCV调参RandomSearch方法fromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearchCV#参数配置

佐佑思维·2022-11-22 20:24

随机森林特征重要性计算_随机森林算法工作原理及重要性

说到机器学习，不得不提及一下随机森林算法，随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。

嗯是我·2022-11-22 19:09

百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解

目录一、模型选择：1.回归任务2.分类任务3.场景任务二、模型训练：1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则三、超参优化：1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法四、效果展示：1.可视化输入与输出2.巧用VisualDL3.权重可视化五、总结与升华：一、模型选择：1.回归任务人脸关键点检测人脸关键点检测任务中，输出为人脸关键点的数量x2，即每个

andelileidisi·2022-11-22 17:21

决策树建模完整流程

《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#105目录一.数据处理(一)数据预处理(二)训练、测试数据分割二.试探建模极限三.参数调优(预剪枝)1.参数网络扫描2.参数评估

老饼讲解机器学习·2022-11-22 09:10

DIFFACE: BLIND FACE RESTORATION WITH DIFFUSED ERROR CONTRACTION 扩散误差收缩的盲人脸恢复（From：ICLR2023）

设计了各种约束来提高恢复质量，如此多的约束使得训练变得不必要的复杂，往往需要大量的超参数调优来在这些约束之间进行权衡。生成对抗模型的不稳定性使得训练更具挑战性

省油的灯c·2022-11-21 09:34

机器学习——决策树模型：Python实现

DecisionTreeRegressor）2案例实战：员工离职预测模型搭建2.1模型搭建2.2模型预测及评估2.2.1直接预测是否离职2.2.2预测不离职&离职概率2.2.3模型预测及评估2.2.4特征重要性评估3参数调优

扬帆起航追太阳·2022-11-20 14:52

keras中保存与调用预训练（离线）模型

有时已经完成了模型参数调优的步骤，但若没保存模型，每次实验都得重新训练，才能进行下一步的调整，这大大增加了时间与精力。此时保存模型的h5模型就尤为重要了。

噜噜啦啦咯·2022-11-20 13:35

297个机器学习彩图知识点（4）

梯度下降口诀5.梯度6.贪心算法7.网格搜索8.哈达马乘积9.汉明损失10.不平衡-SVM11.异常处理12.黑塞矩阵13.异方差14.隐含层15.HINGELOSS16.范数惩罚17.隐藏单元激活函数18.超参数调优

冷冻工厂·2022-11-20 09:22

大数据最佳实践-spark

目录概述TungstenBroadcasttopNAccumulatorsparkblockmanagerAPI调优参数调优资源调优其他代码实战减少数据结构的大小选择数据格式调整分区数资源调优代码实战构建应用常用算子

猿与禅·2022-11-20 09:10

机器学习笔记分类与回归问题深度学习参数介绍及CNN网络搭建介绍

深度学习能做什么二机器学习的定义三机器学习算法分类分类，回归的区别：分类，回归问题的共同点：线性回归线性回归的损失（损失函数/cost/成本函数）四深度学习中超参数的介绍：1什么是超参数，参数和超参数的区别：2神经网络中包含哪些超参数：3为什么要进行超参数调优

pistachioo·2022-11-20 06:13

14种分类算法进行文本分类实战

.52phm.cn/blog/detail/19前言本篇文本分类实战训练是以完整的文本分类项目流程来写的，比较适合进阶和提高《获取数据》——《数据分析和处理》——《特征工程与选择》——《算法模型》——《性能评估/参数调优

52phm社区·2022-11-20 03:40

python神经网络调节参数_代码详解：一文掌握神经网络超参数调优

全文共7002字，预计学习时长14分钟或更长神经网络在通信行业和研究中的使用十分常见，但令人遗憾的是，大部分应用都未能产出足以运行其他算法的高性能网络。应用数学家在开发新型优化算法时，喜欢进行功能测试，有时也被称为人造景观。人造景观有助于从以下方面比较各算法的性能：·收敛(算出答案的速度)·精准度(与正确答案的接近程度)·稳健性(是否所有功能表现优良，或仅一小部分如此)·综合表现(如概念复杂度)浏

weixin_39989159·2022-11-19 17:19

tomcat参数优化

Tomcat并发优化参考及部分来源：tomcat8.0基本参数调优配置,普通但有效的JVM参数和命令，配个GC日志呗，不然咋分析故障原因Tomcat配置文件server.xml中minProcessors

梁正雄·2022-11-19 04:08

算法-lightgbm cheatsheet

参考链接：1.API接口区别实战2.参数及调参思路3.交叉验证参考代码14.交叉验证参考代码25.参数调优-网格搜索16.参数调优-网格搜索2

哥德巴赫的猜想·2022-11-15 09:54

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