lgb调参第3页

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]：一、坐标系和坐标系变换

回想下自己的学习历程，真正有挑战性的不是模型结构，不是繁琐的训练和调参，而是数据的制作！！！

Way_X·2024-01-16 21:09

机器学习——eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型实战

I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法（若要详细了解可以参考这篇paper，但不一定能打开)(｡ì_í｡)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅

Alphoseven·2024-01-16 07:46

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成

卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

XTuner 大模型单卡低成本微调实战

XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介增量预训练微调指令跟随微调LoRAXTuner介绍功能亮点8GB显存玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO上手操作平台激活环境微调参考教程

桑_榆·2024-01-13 17:16

随机森林调参方法

一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes=None6、min_impurity_decrease=0.07、min_impurity_split=None8、min_samples_leaf=19、min_samples_

Trouville01·2024-01-13 17:28

第一节课笔记——书生·浦语大模型实战营

毕竟让本菜鸡免费学习~~书生·浦语大模型1.大模型系列2.大模型性能全链路开源体系0.开源体系介绍这里部署和评测的位置应该换一换~1.数据2.预训练重点关注预训练和微调的区别3.微调增量续训基本与预训练一致，有监督微调参照

weixin_52626049·2024-01-13 13:03

0基础学习VR全景平台篇第137篇：720VR全景，DJI无人机遥控器调参

这节课以御2为例介绍的是无人机调参步骤一：下载DJIGo4并注册账号步骤二：拿下遥杆并装好，展开遥控天线。将无人机与遥控器相连，选择相应的连接线，将手机连接至遥控器上。

蛙哥有话说·2024-01-13 13:38

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

【FastAPI后台API 十】使用Redis

fastapi.tiangolo.com/async/建议要使用FastAPI的人，都看看作者关于异步的描述思路把redis_cli对象挂载到FastAPIapp对象上面，然后在视图函数中使用默认的回调参数

wgPython·2024-01-13 07:40

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。然而，仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能：特征选择移除无关特征：通过分析特征与目标变量的关联度，移除与目标变量关联度低的特征。使用特征选择方法：可以使用基于统计的方法（如逐步回归）来选择重要的特征。处理多重共线性检测多重共线性：使用相关系数矩阵或方差膨胀因子（VIF）来检测特征之间的多重共线性。减少多重共线

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

安装 JSBsim 以及与 AirSim 联调

参考以下官方链接安装：https://github.com/JSBSim-Team/jsbsim1.下载三个文件2.安装.deb文件安装在了系统默认的地方3.pipinstalljsbsim在自己想要的虚拟环境中二.联调参考以下官方链接联调

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:01

【Python机器学习】SVM的优缺点

SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

LightGBM原理和调参

背景知识LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个实现GBDT算法的框架，具有支持高效率的并行训练、更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以处理海量数据等优点。普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练，在每一次迭代的时候，都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

bb8886·2024-01-11 09:43

Python解析参数的三种方法

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

秦玖·2024-01-10 22:27

C/C++回调C# delegate时抛System.NullReferenceException

如果用一个C#类的成员函数作为回调参数传递给C,C++,系统会把C#类的成员函数包装成一个临时的delegate,然后把回调地址传给C,C++.关键问题是这个临时的delegate是没有被引用的，所以在

TADICAN·2024-01-10 19:25

HarmonyOS鸿蒙应用开发——原生与H5通信框架DSBrigde-HarmonyOS

文章目录介绍安装使用原生JavaScript进度回调参考介绍HarmonyOS版的DSBridge，通过本库可以在鸿蒙原生与JavaScript完成交互，相互调用彼此的功能。

H.ZWei·2024-01-10 18:56

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

第二部分建模过车着重学习如何用XGboost进行建模和调参。基本建模流程：1）读取数据；2）特征理解；3）数据清洗、预处理；4）建立模型；5）模型评估。

Avasla·2024-01-10 10:53

【机器学习】模型参数优化工具：Optuna使用分步指南（附XGB/LGBM调优代码）

常用的调参方式和工具包常用的调参方式包括网格搜索(GridSearch)、**随机搜索(RandomSearch)和贝叶斯优化(BayesianOptimization)**等。

Avasla·2024-01-10 10:50

控制障碍函数(Control Barrier Function,CBF) 三、代码

得到以下的一些具体的约束条件CLF约束LgV(x)u−δ≤−LfV(x)−λV(x)L_gV(x)u-\delta\le-L_fV(x)-\lambdaV(x)LgV(x)u−δ≤−LfV(x)−λV(x)CBF约束−LgB

LyaJpunov·2024-01-10 10:19

可视化绘图软件Multi-omics Visual之热图绘制

然而，就这么一个简单的绘图，目前市面上仅有少量的本地可交互的，拥有大量可调参数的工具（在线付费工具除外）进行展示。因此，本推文为了解决用户这一痛点，开发了一个热图绘制功能，通过点击实现精美热图绘制。

WJ的生信小院·2024-01-10 09:44

DBSCAN聚类效果不稳定问题

聚类算法含义：https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/108702381DBSCAN聚类参数主要有这两个：eps和min_simplesDBSCAN调参可视化部分

大臉喵愛吃魚·2024-01-08 07:41

线性回归模型：简化版的神经网络

这种模型包含输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），其基本原理和训练过程与神经网络相似。在线性回归中，输出被假设为输入的加权和加上一个偏置项，这与神经网络中的神经元工作原理类似。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

摄像头视频录制程序使用教程(Win10)

调参介绍检测画面变化触发视频录制保存到本地（自动添加时间水印），无需联网。

牙膏上的小苏打2333·2024-01-07 14:02

回首2023，期待2024！

在改变中到来2023年1月1日，我从成都冷清的学校回到了哈尔滨的老家，开始了保研之前的最后一个寒假当时的目标是将之前的科研理论转化为实际，生产出一篇sci，助力保研加分星移斗转，事与愿违，枯燥的编程和调参让我怀疑这份工作的价值

Chowley·2024-01-07 07:33

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

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

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

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

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

docker-compose部署容器可视化管理平台portainer

docker-ce-CSDN博客二、安装docker-compose安装docker-compose-CSDN博客三、docker-compose部署portaineryml文件，需要开放9000端口[root@lgb

luo_guibin·2023-12-31 07:44

安装docker-compose

一、在线安装（需要梯子）[root@lgb/]#curl-Lhttps://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.0/docker-compose

luo_guibin·2023-12-31 07:44

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

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