lgb调参第5页

2020-03-27 工作小记

3、工作三对接工作1：农业项目示范基地建设，审核项目范围，整理相关材料，协调参考资

汐木x·2023-11-27 19:24

2020-04-01

#Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参##四、建模与调参Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task4建模调参部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。

黑乎乎AI·2023-11-27 17:24

机器学习中四种调参方法总结

机器学习中四种调参方法总结来源|AI公园导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

小小杨树·2023-11-27 15:44

LTE参考信号CRS、DRS、SRS、DMRS

DMRS：DemodulationReferenceSgnal，解调参考信号，在LTE中用于PUSCH和PUCCH信道的相关解调。

bobuddy·2023-11-27 06:20

JVM虚拟机：JVM调优第一步,了解JVM常用命令行参数

本文重点从本文课程开始，我们将用几篇文章来介绍JVM中常用的命令行的参数，这个非常重要，第一我们可以通过参数了解JVM的配置，第二我们可以通过参数完成对JVM的调参。

幻风_huanfeng·2023-11-26 14:55

第三十六周周报

二、改小ViTGAN模型训练时间通过改小batchsize，减少训练数据以及降低训练轮数等操作将训练时间降到了一天，正在进行调参，判断哪个参数对模型的影响最大

童、一·2023-11-26 14:29

caffe详解之优化算法

从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！

AI异构·2023-11-26 13:29

R语言ggplot2-颜色设置调参详解

本章是ggplot2科研绘图调参的第十一个章节，前十章内容请跳转：ggplot保姆级教程-科研绘图调参细节library(tidyverse)library(ggplot2)theme_set(theme_bw

RookieTrevor·2023-11-26 12:21

Prophet 时间序列预测框架入门实践笔记

Prophet采用了一种基于加性模型的方法，将时间序列数据分解为趋势、季节性和假日三个部分，并为每个部分提供可调参数，以便用户进行更灵活的模型构建和调整。P

肖永威·2023-11-26 06:49

内存溢出问题排查及 jvm调参

jvm性能问题JVM出现性能问题时表现上是CPU100%，内存一直占用1、如果CPU的100%，要从两个角度出发，一个有可能是业务线程疯狂运行，比如说想很多死循环。还有一种可能性，就是GC线程在疯狂的回收，因为JVM中垃圾回收器主流也是多线程的，所以很容易导致CPU的100%2、在遇到内存溢出的问题的时候，一般情况下我们要查看系统中哪些对象占用得比较多，在实际的业务代码中，找到对应的对象，分析对应

crazy-6·2023-11-25 13:18

《编写可维护的JavaScript》读书笔记之编程实践-事件处理

典型用法【事件对象】：当事件触发时，事件对象（event对象）会作为回调参数传入事

游学者灬墨槿·2023-11-25 03:49

6.18“祭如在”“不与祭”“如不祭”

并非认为鬼神真的存在，而是强调参加祭祀的人，应当在内心有虔诚的情感。这样看来，孔子主张进行的祭祀活动主要是道德的而不是宗教的。注释1.祭如在：祭祀祖先时，好像祖先真的就在前面。祭，祭祀。

减一加一·2023-11-24 15:32

机器学习调参指南：提升模型性能的关键步骤

.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑正则化7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录9.模型的早停法10.总结在机器学习和深度学习的领域中，模型的调参

诸神缄默不语·2023-11-24 01:51

【GaussDB数据库简介】

通俗讲就相当于实现了数据库动态智能调参、调优，而传统的PostgreSql数

Zhao.Mr·2023-11-23 19:10

数字增益和模拟增益理解和示例

本文对数字增益和模型增益的理解做简单介绍，并使用海康工业相机的MVS提供调参平台进行参数调整和效果展示，最后使用C++模型相应的增益，更加直观的展示效果。

木彳·2023-11-23 15:57

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

BN层为了追求更高的性能，卷积网络被设计得越来越深，然而网络却变得难以训练收敛与调参。

丁天牛·2023-11-23 14:46

深度学习优化算法大全系列7:NAdam，算法选择，调参

1.NAdam集大成前面我们讲Adam的时候，提到Adam是Adaptive+Momentum。更前面的时候，我们还提到Nesterov，如果把Nesterov跟Adam结果，就是我们最后的集大成者NAdam。classNadam(Optimizer):"""NesterovAdamoptimizer.MuchlikeAdamisessentiallyRMSpropwithmomentum,Nad

bitcarmanlee·2023-11-23 12:50

百度飞桨学习总结

整个学习过程收益匪浅，老师会从基于python基础代码讲解深度学习的数据处理、模型建立、优化算法、训练调参、结果处理

cocolingzy·2023-11-23 07:25

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

分值为1表示最好，但我们在使用过程中，经常发现它变成了负数，多次手动调参只能改变负值的大小，却始终不能让该值变成正数。R2R^2R2的定义如下图，从公式来看，即使我们不使用任何模型，仅仅用

赵孝正·2023-11-23 00:00

matlab Silink PID 手动调参

接下来我们随便输入一个执行函数，来对它进行调参

i道i·2023-11-22 22:36

李红印泰山行之靓丽风景线——股骨头病旅团

没有想象中对着各种精密仪器大秀专业能力的不凡，也没有喝着咖啡和领域大牛谈笑风生的优雅，有的只是对着显示器反复改代码、调参数的无聊重复。

李红印·2023-11-22 14:04

【代码随想录】刷题笔记Day31

前言昨天做项目做到自闭，感觉自己调参花了好多无意义的时间，或许最后也没法换得想要的成果，和npy打完电话后就在纠结老师给不给共一和共一能不能毕业，甚至焦虑到半小时才入睡（真难得），今早和学长聊了聊天感觉整体又松弛下来了

小涛44·2023-11-22 05:55

Auto-Tuning with Reinforcement Learning for Permissioned Blockchain Systems

miracleo_·2023-11-21 10:34

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜35＞- HDR环境数据应用到PBR渲染材质

github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/rendering/src/voxgpu/sample/BasePbrMaterialTest.ts当前示例运行效果:微调参数之后的效果

含影·2023-11-21 10:11

文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《源网荷储协调参与的运行备用容量分配策略及优化模型》

这个标题涉及到电力系统中的关键概念，让我们逐步解读：源网荷储协调参与：源：可能指电力系统的能源来源，如发电厂。网：电力网络，表示整个电力系统的结构和互联性。荷：电力负荷，即系统中消耗电能的设备和用户。

电网论文源程序·2023-11-20 18:05

tensorflow playground详细指导

如果您已经有一部分神经网络知识，在这个超级易懂的demo里，可以快速体验一个算法工程师的调参工作。

海棠如醉·2023-11-20 17:40

wordpress 的运用

SLL证书http://域名/wp-admin无SLL证书安装主题外观-主题-安装主题选择想要的安装应用安装Elementorwordpress无法直接安装,进入SignUp–MyAccount进入主色调参考网址

幸运兔I·2023-11-20 08:59

赠书 | 一文了解预训练语言模型

通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？

AI科技大本营·2023-11-20 06:22

SVM之SVR参数详解以及调参

SVM之SVR参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数kernel=‘rbf’degree=3gamma=‘scale’coef0=0.0tol=0.001C=1.0epsilon=0.1shrinking

清木!·2023-11-20 02:47

聊天即绘画，我来给好说 AI 当「甲方」

用过SD画图的朋友都知道，拟提示词、调参数那都是脑力活，反复试错的过程就像在操纵机器、给AI打下手。

网品天下·2023-11-19 20:00

【人工智能实验室】训练中超参数

注：下述内容学习自这篇博客(98条消息)深度学习超参数介绍及调参_xu_fu_yong的专栏-CSDN博客_深度学习超参数----------------------------------------

Miracle.W·2023-11-19 12:15

随机森林算法（Random Forest）的二分类问题

二分类问题1.数据导入2.RF模型构建2.1调参：mtry和ntree2.2运行模型3.模型测试4.绘制混淆矩阵5.绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library

Amyniez·2023-11-19 11:15

优化｜优化求解器自动调参

原文信息：MindOptTuner:BoostthePerformanceofNumericalSoftwarebyAutomaticParameterTuning作者：王孟昌（达摩院决策智能实验室MindOpt团队成员）一个算法开发者，可能会幻想进入这样的境界：算法只用开发一次，但可以到处部署交付。这种ROI无穷大的壮丽景象，不光开发者很喜欢，老板们更喜欢。但是，早在1997年，IBM两位学者就

运筹OR帷幄·2023-11-19 05:44

大山里的一天

我有幸被抽调参加了那次活动，被分在第一组，好像共六、七人的样子，由经委的薛主任带队，负责后峪的一个管理区，是最偏远、路最难走的管理区，山路骑不了自行车，只能步行。

未来2786·2023-11-19 03:09

Flink on RocksDB 参数调优指南

基于我们长期的状态调优经验，通过合理的资源分配，RocksDB方案可以稳定支持上百GB甚至上TB的总状态量；但是众所周知的是，RocksDB的可调参数非常繁琐，有上百个之多，且彼此之间还相互影

pucheung·2023-11-18 19:59

lightgbm常用函数

1、lgb.Dataset()train_data=lgb.Dataset(data,label=label,feature_name=['c1','c2','c3'],categorical_feature

诸葛剑问·2023-11-17 04:55

使用Matlab理解PID

目录前言一、P、I、D三个参数的意义1、P的控制作用2、I的控制作用3、D的控制作用4、总结二、PID调参前言笔者初学PID算法，有错误欢迎指出，也欢迎大家和我讨论有关问题。

王语嫣·2023-11-17 00:01

机器学习经典方法思想

本文附带问题以及答案，and总结，在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

「需求广场」需求词更新明细（十六）

2022.7.12上线需求词：No.需求词No.需求词No.需求词1超分辨率重建95idea快捷键189pid调参2视频编解码96linux切换到root用户190openmv与arduino串口通信3fpga

CSDN文库小助手·2023-11-15 11:29

Python数据分析与机器学习32-聚类算法

DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考：一.聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参二

只是甲·2023-11-15 10:08

caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，

weixin_30699955·2023-11-14 17:38

Caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，

Omni-Space·2023-11-14 16:32

Caffe框架的基本操作和分析

参考文章搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，这个过程中你需要对caffe中很多东西，细节进行深入的理解，这样才可以知道为什么能有这样的结果

LittleStudent12·2023-11-14 16:27

Azure 机器学习：在 Azure 机器学习中使用 Azure OpenAI 模型

三、在机器学习中访问AzureOpenAI模型连接到AzureOpenAI部署AzureOpenAI模型四、使用自己的训练数据微调AzureOpenAI模型使用工作室微调微调设置训练数据自定义微调参数部署微调的模型使用基于代码的示例微调疑难解答在本文中

TechLead KrisChang·2023-11-14 08:37

基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发

一深度学习CNN深度学习的特点：权重分配：权重矩阵，调参层级结构：每一层训练结果依赖上一层欧几里得空间数据：多维坐标去体现所在位置1.1图结构数据现实中有大量数据是由非欧几里得结构。

hellolianhua·2023-11-14 02:00

实用机器学习-学习笔记

文章目录3.5多层感知机3.5.1手动提取特征到学习特征3.5.2线性方法到多层感知机3.5.3代码实现4.2过拟合和欠拟合4.2.1模型选择4.2.2总结9.1模型调参9.1.1思考与总结9.1.2基线

雨浅听风吟·2023-11-13 18:27

数据分析实战 | KNN算法——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型改进十一、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv

天下弈星~·2023-11-13 03:53

练手项目——Click-Through Rate Prediction 逻辑回归

8GBGPU:GeForceGTX970M(CUDA10.1)目录读取数据Filedescriptions：Datafields：数据预处理特征离散/因子化训练小部分特征训练全特征训练选择部分特征标准化模型调参库环境

XuZhiyu_·2023-11-12 14:21

如何用sklearn对随机森林调参

赵孝正·2023-11-12 10:17

直线检测——对比M-LSD直线检测（基于深度学习）与霍夫曼直线检测

前言1.直线检测在好多实现应用中能用到到，比如文档扫描，辅助驾驶中的车道线检测，传统的算法用的最多应该属于霍夫曼直线检测，但传统算法都有一个痛苦的调参过程和只能对优化过的使用场景有较好的结果，换个场景可能就要重新调参

知来者逆·2023-11-12 08:44

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