learning

GBDT分类实战完全总结（一）

模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss=’deviance’,learning_rate

Lilian1002·2024-01-21 02:46

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

在该模型中，有三个重要参数分别为n_estimators(子树数量)、learning_rate(学习率)、max_depth(最大深度)。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

【Python】【深度学习】使用argparse模块和JSON管理深度学习模型的超参数

在深度学习中，超参数（如batch_size、learning_rate等）是重要的因素。我们通过调整超参数，可以得到不同的实验结果。因此，我们通常需要尝试大量不同的超参数设置，来获得较好的数据。

忘却的旋律dw·2024-01-15 08:08

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay

data-master·2024-01-10 10:35

机器学习-深度学习入门CV-手写数字识别实验

实践总体过程和步骤如下图实验结果展示learning_rate是学习率(它的大小与网络的训练收敛速度有关系)实验代码importnumpyasnpimportpaddleaspaddleimportpaddle.fluidasfluidfromPILimportImageimportmat

septnancye·2024-01-03 08:58

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

计算智能-群智能算法-粒子群算法matlab实现

初始化粒子起始位置Private_X():接受粒子上一位置，当前位置以及它们对应的适应值，返回适应值较大的位置Next_X():接受粒子当前位置，个体最优位置以及群体最优位置，返回粒子下一位置2、重要变量解释Learning_Rate

柳家山头号矿工·2023-12-18 16:29

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

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

【yolov5】 train.py详解

具体来说train.py主要功能如下：读取配置文件：train.py通过argparse库读取配置文件中的各种训练参数，例如batch_size、epoch、learning_rate等等，以及模型配置文件的路径

嘿♚·2023-12-05 22:11

python 正则表达式

一、特殊字符-需要转义eg：转义符：待匹配的字符串：lr的值，及下图中字符串lr=[和字符串，之间的数据正则写法：learning_rate=re.findall(".*lr=\[(.*?)

qq_29707567·2023-09-30 14:49

wandb demo

self,team,proj,name):self.run=wandb.init(entity=team,project=proj,name=name)defconfig(self):config={"learning_rate

FlyingAnt_·2023-09-25 22:33

LightGBM之LGBMRegressor()参数详解以及调参

LightGBM之LGBMRegressor参数详解以及调参一、参数1、核心参数（1）boosting（2）learning_rate（3）num_leaves（4）objective2、用于控制学习目标过程的参数

清木!·2023-09-20 12:32

梯度提升算法

梯度提升重要参数learning_rate，用于控制每棵树纠正前一棵树的错误的强度。算法image.png优点、缺点和参数缺点是需要仔细调参，而且训练时间可

dreampai·2023-08-29 21:18

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization

机器鱼·2023-08-24 16:05

【详解】神经网络梯度更新方法

x+=−learning_rate∗d

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

机器学习---逻辑回归代码

1.逻辑回归模型importnumpyasnpclassLogisticRegression(object):def__init__(self,learning_rate=0.1,max_iter=100

三月七꧁ ꧂·2023-08-24 03:40

机器学习实战：Python基于GBM梯度提升机进行预测（十四）

scikit-learn实战演示2.1分类问题2.2回归问题3.GBM超参数3.1决策树数量（n_estimators）3.2样本数量（subsample）3.3特征数量（max_features）3.4学习率（learning_rate

Bioinfo Guy·2023-07-28 17:45

深度学习超参数

learning_rate:控制神经网络权重更新的速度，影响收敛速度和稳定性。buffer_size:决定存储过去经验的缓冲区大小，影响智能体从历史数据中学习的能力。

Tancenter·2023-07-25 13:17

Python数据分析与机器学习39-Xgboost算法实例

查看特征的重要性3.3对模型进行调参3.4交叉验证参考：一.xgboost.XGBClassifier分类算法参数详解语法:classxgboost.XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate

只是甲·2023-07-19 22:39

基于增强学习的车辆行驶路径的python代码

下面是一个基本的增强学习代码框架，用于训练车辆行驶路径的模型：importnumpyasnpclassQLearningAgent:def__init__(self,num_states,num_actions,learning_rate

贾斯汀玛尔斯·2023-07-19 13:07

解决mxnet报错：“ZeroDivisionError: float division by zero”

的线性回归例子时，出现报错：ZeroDivisionError:floatdivisionbyzero解决：把model.fit(train_iter,eval_iter,optimizer_params={'learning_rate

xiaotao_1·2023-07-18 08:56

pytorch手动实现一个简单的线性回归

手动实现线性回归使用y=5x+20来构造数据准备数据计算预测值计算损失把参数的梯度置为0进行反向传播更新参数learning_rate=0.01#造数据x=torch.rand([50,1])"""x[

BRYTLEVSON·2023-07-15 12:54

60.网络训练中的超参调整策略—学习率调整2

4、inverse_time_decayinverse_time_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False

大勇任卷舒·2023-06-06 23:30

基于Transformer模型的时间序列预测代码

2020b,代码如下：%导入数据%data=csvread('data.csv');%data.csv是你的数据集，可以替换为你自己的数据%定义超参数num_epochs=50;batch_size=32;learning_rate

菜逼研究生一个·2023-04-17 10:39

【工程实践】解决Xgboost做多分类任务出现Check failed: preds.Size() == info.labels.Size()错误

出错时的参数如下：model=XGBClassifier(max_depth=3,#每一棵树最大深度，默认6；learning_rate=0.1,#学习率，每棵树的预测结果都要乘以这个学习率，默认0.3

DonngZH·2023-04-16 06:39

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate

weixin_39909212·2023-04-14 14:41

Tensorflow——tf.contrib.layers.optimize_loss

定义tf.contrib.layers.optimize_loss(loss,global_step,learning_rate,optimizer,gradient_noise_scale=None,

SpareNoEfforts·2023-04-12 16:43

[chapter 24][PyTorch][多分类问题实战]

前言这里面结合手写数字识别的例子，回顾一下多分类问题.前面有讲过同一个模型，不同的训练方法差异很大主要有以下几个原因：epoch:迭代次数learning_rate:学习率网络深度权重系数的初始化这里结合一个三层的神经网络实例

明朝百晓生·2023-04-12 08:24

AttributeError:module ‘torch.optim‘ has no attribute ‘AdamW‘

’出错代码：optimizer=torch.optim.AdamW(filter(lambdap:p.requires_grad,model.parameters()),betas=betas,lr=learning_rate

三个臭皮姜·2023-04-11 22:44

[tf]读bert源码学estimate的使用

model_build_fndefmodel_fn_builder(bert_config,num_labels,init_checkpoint,learning_rate,num_train_steps

VanJordan·2023-04-11 19:59

ts入门03 线性回归

importtensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#定义训练参数learning_rate=0.01training_epochs

ccccca·2023-04-10 06:56

请给一个Adam优化器算法代码

以下是Adam算法的一个简单实现：defAdam(parameters,learning_rate,beta1,beta2,epsilon):t=0m=[]v=[]forpinparameters:t+

滚菩提哦呢·2023-04-09 04:10

2020-04-01 训练时出现 Warning: NaN or Inf found in input tensor

看看模型的参数哪个设置的不太合理（尤其是learning_rate）修改一下再试试。

Hie_9e55·2023-03-18 08:54

深度学习 - 模型的优化和过拟合问题

优化函数、学习速率与反向传播算法学习速率（learning_rate）梯度就是表明损失函数相对参数的变化率,对梯度进行缩放的参数被称为学习速率（learningrate）；学习速率是一种超参数或对模型的一种手工可配置的设置

壮壮不太胖^QwQ·2023-03-09 16:00

04- 根据Xgboost集成算法预测还贷能力 (项目四)

min_child_weight查找最好的参数param_grid={'max_depth':range(3,10,2),'min_child_weight':range(1,6,2)}model=XGBClassifier(learning_rate

处女座_三月·2023-02-16 23:06

20- Xgboost 算法参数最优化 (集成算法) (算法)

Xgboost方式一fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,#学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3

处女座_三月·2023-02-16 23:35

梯度下降法曲线拟合

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltX,label=make_blobs(1000,2,centers=2)x,y=np.array([X[:,0]]).T,np.array([X[:,1]]).T#初始参数learning_rate

梁山伯与翠花·2023-02-07 07:59

Pytorch学习笔记--常用函数torch.optim.SGD()总结3

0.01#梯度下降学习率MOMENTUM=0.9#冲量大小WEIGHT_DECAY=0.0005#权重衰减系数optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=LEARNING_RATE

憨豆的小泰迪·2023-02-04 10:56

ccc-sklearn-15-XGBoost（1）

的三大板块梯度提升树-集成算法参数n_estimators建模使用sklearn中的XBGboost：参数subsample使用波士顿房价数据集，来看学习曲线参数eta探索eta参数的性质n_estimators，learning_rate

扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:56

基于pytorch的 wandb使用

、创建一个项目3、输入项目名称4、安装函数包pipinstallwandb5、在训练程序中引入函数包importwandbl参考train_wandb.py6、加入超参数wandb.config={"learning_rate

NAND_LU·2023-02-01 20:48

LSTM预测中国疫情确诊数据调参分析

input_shape=(train_X.shape[1],train_X.shape[2])))model.add(Dense(1))model.compile(loss='mse',optimizer=Adam(learning_rate

立志当大佬·2023-02-01 14:17

【报错】ValueError: setting an array element with a sequence

xgb进行训练时，报错：ValueError:settinganarrayelementwithasequenceclf=XGBRegressor(objective="binary:logistic",learning_rate

马苏比拉米G·2023-01-31 19:40

最简单的BP神经网络复现1

author:yck#readme:使用时，请从第77行开始阅读importnumpyasnpclassneutral_network(object):def__init__(self,nodes_num,learning_rate

天津泰达康师傅·2023-01-29 11:02

学习率

学习率学习率（learning_rate）:表示了每次参数更新的幅度大小。

倔强的大萝卜·2023-01-22 13:42

【机器学习】XGBClassifier的默认参数和调参总结

learning_rate：指定学习率。默认值为0.3。推荐的候选值为：[0.01,0.015,0.025,0.0

旅途中的宽~·2023-01-20 13:18

多卡训练时设置batch_size和learning_rate

根据下图中的文章https://arxiv.org/abs/1706.02677提出的LinearScaleRule:

张博208·2023-01-20 13:35

基于XGBOOST的糖尿病遗传风险预测（2）

ifself.model_name=="xgboost":clf=XGBRegressor()ifself.find_best_param:test_params={'max_depth':[2,3,4,5,6],'learning_rate

NJUST库里·2023-01-19 17:56

pytorch查看loss曲线_pytorch 如何使用tensorboard实时查看曲线---- tensorboardX简介

__init__(logdir)deflog_training(self,reduced_loss,grad_norm,learning_rate,duration,iteration):self.add_scalar

泽柒·2023-01-14 15:05

神经网络九大学习率衰减提效策略

exponential_decay=learning_rate

CHH3213·2023-01-13 09:19

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