lgb调参第11页

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

机器学习中XGBoost算法调参技巧

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据，以下参数对于XGBoost非常重要:etanum_boost_roundmax_depthsubsamplecolsample_bytreegammamin_child

Python数据开发·2023-08-24 13:50

某米面试

职位：信息流推荐算法一面：xgboost调参参数有哪些？

不将就_215a·2023-08-24 12:34

unity-ShaderGraph全节点

Adjustment调整ChannelMixer混合颜色通道Contrast设置对比度Hue设置色调range需要选normalizedInvertColors反转颜色ReplaceColor设置两个颜色通道互换，可调参数

羽阿呆·2023-08-24 06:47

SIMCLR V2论文整理

摘要目前利用大量无标签数据的主要方法是无监督预训练+监督型调参。

赵小闹闹·2023-08-23 13:00

谈谈flask与django中模型

在做项目前首先需要开会讨论需求，一般都会从分析模型数据开始，然后后端开发人员设计接口，前端根据接口设计回调参数，这里所说的一般都是局部刷新技术，利用静态化技术实现页面的局部刷新。

咏远瑞智·2023-08-21 23:18

2021年健身学习投资3月总结和4月计划

回首过去的3个月，1－2月因为疫情在单位封闭办公，3月初解封后，休息了10天，3月12日回单位上班，立即被抽调参与一项重要任务，天天加班到现在，繁忙工作之余依然没有放弃自己，该努力还是在一直努力。

自由的阿涛·2023-08-21 08:29

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索

蓝棠·2023-08-20 22:15

机器学习系列：LightGBM 可视化调参

最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配，所以就开发了一个简易的LightGBM可视化调参的小工具，旨在让大家可以更深入地理解LightGBM。

统计学家·2023-08-20 19:38

与matlab画眼图的斗争

一个是comm.EyeDiagram优点：可调参数比较多，是能画出最接近示波器上的眼图图片了缺点：1、不能plotfigure，导致不能用print存图，得先手动操作面板，printtofigure，然后

Zaгathustra·2023-08-19 23:33

ChatGPT Plus和ChatGPT对比

模型规模更大，参数数量超过6万亿，比ChatGPT大很多训练数据更丰富，包括不同语言、领域和类型的数据语言理解和生成能力更强，能够更准确地理解和生成文本可解释性和可控性更好，支持更多的调参和控制参数，生成文本时提供更多的解释和提示隐私保护和可持续性更高

孙叫兽·2023-08-19 19:35

scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）自动化的方法来搜索最佳参数组合

前言在机器学习中，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，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。

帅帅的Python·2023-08-19 13:13

【技术博客】GPU 编程之从零开始实现 MNIST-CNN

从事深度学习的工作者常常自嘲自己为“炼丹师”，因为日常工作是：搭网络，调参，调参，调参......作为刚入

MomodelAI·2023-08-17 19:55

频繁full gc 调参

Errormessagefromsparkis:java.lang.Exception:application_1678793738534_17900289DriverDisassociated[akka.tcp://[email protected]:37931]<-[akka.tcp://[email protected]:38513]disas

shuest·2023-08-17 15:12

小记pu_learning相关链接

DetectingpositiveandnegativedeceptiveopinionsusingPU-learning[实例]特征选择方法、网格搜索调参、不平衡处理、pu-learning-小太阳~

no0758·2023-08-17 06:19

java面试题及答案（基础篇）

解决方案：调参XX:PermSize和XX:MaxPermSize、减少jar包，减少类的重复

WeChat——E·2023-08-17 01:53

jvm 《八》代详解介绍代调优策略加总结

垃圾收集器对应用程序使用对象的方式做出假设，这些可以反映在可调参数中，可以调整这些参数以提高性能，而不会牺牲抽象的功能。当一个对象无法再从正在运行的程序中的任何指针到达时，它被认为是垃圾。

a_Ygygs_Dxdsr_X·2023-08-16 14:20

面试复盘（持续更新中......）

黑客不知道我的接口地址，或者在回调的时候增加参数，一般回调，可以设置回调参数。一个方法多次调用为什么线程是安全的？变量在java的栈上是线程私有的，所以是安全的。

Ellen翔·2023-08-16 12:40

模型调参 Model Tuning

@[toc]ManualHyperparameterTuningStartwithagoodbaseline,e.g.defaultsettingsinhigh-qualitytoolkits,valuesreportedinpapersTuneavalue,retrainthemodeltoseethechangesRepeatmultipletimestogaininsightsaboutWh

Cache_wood·2023-08-16 00:21

家装日记-设计篇

A整体色调参考整体色调参考二整体色调参考三整体色调参考四B进门墙体颜色及家具布局参考进门墙体颜色及家具布局参考进门鞋柜参考进门左侧墙面挂钩及鞋柜门把手参考C厨房橱柜参考C厨房橱柜参考1C厨房橱柜参考2C

鸡蛋不二饼·2023-08-15 20:02

神经网络中验证集、训练集和测试集

但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，根据模型训练一段时间后，在validdata上的表现来决定是否需要训练提

gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:10

[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片

[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片文章目录[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片1.写在前面：1.1应用场景：1.2数据集情况：1.3实验原理讲解和分析（简化版，到时候可以出一期深入的PaperReading）1.4一些必要的介绍2.重要实验代码：2.1一些相关的数据预处理2.2生成器和判别器2.3损失函数计算2.4训练和反向传播

驼同学.·2023-08-13 10:03

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,需要调参

kity_8322·2023-08-12 20:43

【xgboost】XGBoost 原生api调参

1.数据2.设置参数&训练3.网格搜索调参3.1外套sklearnapi⭐⭐⭐3.2自定义目标函数3.3设置搜索参数&初次搜索3.4确定部分参数&进一步搜索4.循环、交叉验证调参1.数据fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata

rejudge·2023-08-12 19:29

机器学习参数调优

手动调参分析影响模型的参数，设计步长进行交叉验证我们以随机森林为例：本文将使用sklearn自带的乳腺癌数据集，建立随机森林，并基于泛化误差（GenelizationError）与模型复杂度的关系来对模型进行调参

人工智·2023-08-12 17:03

机器学习实战3-随机森林算法

n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺

wa的一声哭了·2023-08-12 11:37

WiFi 802.11可调参数说明---信标间隔（Beacon Interval）

信标间隔（BeaconInterval）beacon帧在基础结构型网络（infrastructurenetwork）里扮演着许多基本角色。基本上Beacon帧定义了整个基本服务集（basicserviceset,简称BSS）的覆盖范围。在基础结构型网络里，所有的通讯都必须通过接入点，就算在同一个BSS当中有两个工作站要传递帧也是这样。接入点通常会固定一个点，这样Beacon帧的传输距离就不会因为时

wellnw·2023-08-12 05:15

WiFi 802.11可调参数说明---RTS阈值

RTS阈值802.11包含RTS/CTS清空过程（clearingprocedure）,主要辅助较大帧的传送。任何大于RTS阈值的帧都必须经过清空过程，方能够通过RTS由天线加以传送，而且必须收到来自传送对象的CTS信号。RTS/CTS主要对抗来自隐藏节点的干扰。通过通知邻近地区所有工作站即将进行帧交换，RTS/CTS交换机制可将来自隐藏节点的干扰降至最低。802.11标准规定，RTS阈值应该设定

wellnw·2023-08-12 05:15

Deep Tone-Mapping Operator UsingImage Quality Assessment InspiredSemi-Supervised Learning

对于不同的HDR场景，传统的TMOS只能在人工微调参数的情况下获得令人满意的SDR图像。本文提出了一种基于学习的深度卷积神经网络模型。我们探索不同的CNN结构，采用多尺度、多分支的全卷积设计。

Adagrad·2023-08-10 10:17

ArcGISPro中如何使用机器学习脚本

点击确定激活克隆的环境，然后重写启动ArcGISPro搜索并点击需要安装的库，勾选我同意条款和条件，然后点击安装安装成功添加工具箱脚本文件尝试运行脚本文件预测结果展示相关脚本文件请从如下链接下载随机森林自动调参分类预测模型

Z_W_H_·2023-08-10 06:39

ArcGISPro随机森林自动化调参分类预测模型展示

更改ArcGISPro的python环境变量请参考文章ArcGISPro中如何使用机器学习脚本_Z_W_H_的博客-CSDN博客脚本文件如下点击运行结果展示负类预测概率正类预测概率二值化概率文件夹（模型验证结果）数据集数据库ROC曲线由于个人数据量太少所以会出现AUC为1值，但是在实际写论文时，该值不合理模型评估结果重要性分析结果优化后的模型参数如有问题请添加企鹅：1061822072后续如需计算

Z_W_H_·2023-08-10 06:04

神经网络调参--使用hyperopt调整超参数

记录使用hyperopt对神经网络调整超参数。#划分验证集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_val,y_train,y_val=train_test_split(seq_train,train_label,test_size=0.2,stratify=train_label,random_state=1234)pr

灯下夜无眠·2023-08-09 16:44

神经网络调参--BayesianOptimization

记录如何使用BayesianOptimization对神经网络进行调参。

灯下夜无眠·2023-08-09 16:14

穿上丝袜，我再也无法做回直男了。

它并不像LGBT中的LGB一样单指性取向，它涉及到各种与性别角色部分有关的个体、行为以及相关群体。有些跨性别者不主张通过手术来改变，而有些跨性别者迫

听钙说·2023-08-09 14:17

＜STM32＞STM32F103ZET6-可调参数定时器1互补PWM输出

＜STM32＞STM32F103ZET6-可调参数定时器1互补PWM输出一基础工程本例基础工程以正点原子战舰V3开发板配套库函数开发例程《实验9PWM输出实验》；在此例程基础上进行定时器1互补PWM输出

waterfxw·2023-08-08 10:15

手把手教你训练YOLOv5模型

要训练自己的YOLOv5模型，需要进行调参，下面将手把手为大家介绍如何进行YOLOv5模型的训练。数据准备首先，需要准备训练集和验证集的数据。

wellcoder·2023-08-07 22:46

4_回归算法（算法原理推导+实践）

文章目录1线性回归1.1定义1.2题目分析1.3误差项分析1.4目标函数推导1.5线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法

少云清·2023-08-07 21:52

PID知识总结

目录1.PID的算法简介1.1增量式PID1.2位置式PID2.串级PID3.PID的调参3.1matlab调参3.2经验调参1.PID的算法简

白日梦尽头，无事小神仙·2023-08-07 16:23

电调参数设置

连线方式主要调整参数各选项的功能和调参设置。1.启动功率：启动过程中允许的最大功率，实际应用的功率取决于油门的输入值。启动功率也会影响双向操作，因为启动功率也是用来限制在反向时一个施加的功率。

飞同学·2023-08-06 20:22

机器学习模型选择评估和超参数调优

模型评估要在测试集上进行，不能在训练集上进行，否则评估的准确率总是100%，模型调参要在验证集上迭代进行。

一马平川的大草原·2023-08-06 14:34

MATLAB算法实战应用案例精讲-【模型调优】调参和参数初始化

目录BatchSize1.什么是batchsize2.batchsize对网络的影响3.batchsize的选择参数初始化

林聪木·2023-08-06 09:51

深度学习调参入门

深度学习调参入门1、搭建ANN模型2、lr_scheduler学习率参数管理3、对训练数据进行标准化和反标准化1、搭建ANN模型在python中，使用nn.Module和nn.Sequential都可以用来定义神经网络

ZEERO~·2023-08-06 06:27

ArduPilot H743 Dual BMI270 Mark4 四轴DIY简单功能验证

ArduPilotH743DualBMI270Mark4四轴DIY简单功能验证1.源由2.梳理2.1基本配置2.2滤波配置2.3FPV-VTX配置2.4FPV操控2.5自适应PID调参2.6电传配置3.

lida2003·2023-08-05 22:20

【Python机器学习】实验08 决策树

信息增益5计算所有特征的信息增益，选择最优最大信息增益的特征返回6利用ID3算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验

Want595·2023-08-04 14:15

集成学习：机器学习模型如何“博采众长”

但是，偏差和方差的平衡是一个非常复杂的问题，很难通过简单的调参来解决。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑模型的鲁棒性、准确性和泛化能力等多个指

数据与后端架构提升之路·2023-08-04 06:38

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。

咕咕咕咕咯咯·2023-08-04 00:43

微信小程序前后页面传值

从后一个页面返回前一个页面，如何回调参数？向后传值从前一个页面跳转到下一个页面并传值。前页面：在跳转链接中添加参数并传递wx.navigateTo({url:'page/path?

Morris_·2023-08-03 15:17

模型优化调参方法介绍（Python代码）

模型算法在机器学习和深度学习中都发挥着自己的作用，但往往训练出来的模型效果不佳或稳定性不强，就需要对模型进行调优。一般来说，会从以下几个角度来优化模型。1.优化数据维度在需要对原始需求进行理解、准确定义好坏样本的前提下，充分优化数据，丰富数据维度才能提高模型的效果，毕竟数据决定模型的上限，而模型仅是逼近这个上限。丰富数据资源，引入更多的三方数据加入到模型训练中优化特征组合生成新的变量，不同维度的特

gao_vip·2023-08-03 09:34

30 分钟看懂 CatBoost（Python代码）

模型精度：XGBoost和LightGBM相当，CatBoost往往略好一些，无需调参即可获取很好的结果。训练速度

我爱Python数据挖掘·2023-08-02 16:05

【VINS-MONO测试】安卓手机采集mono+imu数据

记录一下后续要更新的内容吧：ros打包、另外两种标定方式、手机在线测试、另一种app的测试情况、IMU数据的调参更新一下：时间是23-05-11，之前有些理解不到位的地方做了修改，多余的步骤删减。

白白白白白kkk·2023-08-02 06:36

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