lgb调参第7页

L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】：矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科：https://baike.baidu.com/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目

Dust_Evc·2023-10-31 01:23

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计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

量化策略——准备5 策略调参配置文件读写、日志的保存

文章目录配置文件的读写配置程序读写示例程序日志记录配置文件的读写一般咱们做项目用yaml写配置，但是回测的时候起始很多时候是通过控制代码来控制传递的参数，而不是通过文件作为中介来控制参数，所以我们这里的配置思路是：配置是一个字典格式通过npy文件来控制具体的配置，调参程序写入

呆萌的代Ma·2023-10-30 11:37

国产MCU AT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制

国产MCUAT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制引子硬件AT32F403A主控芯片，软件调参软件涉及的知识视频演示引子最近调试一款大的云台，因为我这边努力实现国产芯片全覆盖

phlr5·2023-10-28 14:38

模型调参——随机森林在泰坦尼克数据集上的调参应用

一、数据集Kaggle泰坦尼克数据集train.csv二、模型选择泰坦尼克数据集是二分类模型，本文选择使用随机森林模型进行调参。

YUENFUNGDATA·2023-10-28 06:27

中文能力赶超GPT4模型ChatGLM2-6B最新发布，教你使用 CPU 本地安装部署运行实现

可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需13GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型，但是最近最新发布的ChatGLM2-6B是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参

恒TBOSH·2023-10-28 03:35

模型调参优化

模型超参数参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xw411q7cH/?buvid=XU0E30D0C6006B7F1EE1425156434CFEC440F&from_spmid=tm.recommend.0.0&is_story_h5=false&mid=fMtk7pz9LsVpSyGt0Mcizg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。

linux那些事·2023-10-27 15:22

关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔

1,绘画的关键词和反向关键词2，调参，高清与面部修复3，embedding模型的训练素材准备与原理建议4，炼丹注意事项那么首先来聊第一条关键字：这个运行原理是根据一个大模型（下载之后的model），也就是你安装之后的大致这个路径下的文件

羽墨link·2023-10-26 19:00

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3

会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

基于机器学习与大数据的糖尿病预测计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-25 14:16

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作

mmd_0912·2023-10-25 11:59

ROS功能包编译报错fatal error: xxxxConfig.h: 没有那个文件或目录的解决方法及原理介绍

在ROS中，我们常使用动态调参工具或参数配置文件来进行参数调节，在编译时会生成对应的Config.h文件，如本文例子中的MPCPlannerConfig.h文件一、报错原因及解决方法在编译时报以下错误的原因是在编译生成可执行文件

慕羽★·2023-10-25 04:20

JVM——堆内存调优（Jprofiler使用）Jprofile下载和安装很容易，故没有记录，如有需要，在评论区留言）

堆内存调优当遇到OOM时，可以进行调参1、尝试扩大堆内存看结果2、分析内存，看哪个地方出现了问题（专业工具）调整初始分配内存为1024M，调整最大分配内存为1024M，打印GC细节（如何添加JVM操作往下看

苏三有春·2023-10-24 09:13

vue及springboot前后端分离实现微信公众号授权、自定义菜单、订阅推送消息

后面发现有cookie丢失的问题，后来使用reids和回调参数的方案来解决这种问题，具体的代码在文章中，云盘上没有去改！！！！！具体的思路：用户进入公众号，调用后台cookie接口

离别又见离别·2023-10-23 19:16

Regression Model 得分与数据的特征

.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler：对于小数据量尤其重要5.stacking有利于稳定预测结果XGBooost,LGB

DT数据说·2023-10-23 18:26

Linux timer

jeffies4.15之前timer_listinit_timer()add_timer()mod_timer()del_timer()4.15之后callback回调参数不一样

guduxiake1106·2023-10-22 21:45

【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍

【MATLAB第37期】#保姆级教程XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍一、XGBOOST参数介绍（一）模型参数1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择

随风飘摇的土木狗·2023-10-22 19:22

代码随想录算法训练营第三十天|回溯算法part 6

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前

RicardoLee7·2023-10-21 09:10

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportaccura

tiwolf_li·2023-10-21 02:59

机器学习中参数优化调试方法

1超参数优化调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。

金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

【Autoware】Open Planner论文阅读参数介绍

前言Autoware这边也匆忙正式结项了，这OP也是最后一个flag…在仿真里进行了测试，但是时间匆忙总觉得没有理解透，看了论文把主要和调参有关的提取出来了之前的一系列关于Autoware的总结博文Blog

Kin__Zhang·2023-10-19 05:28

如何绘制漂亮的Circos图

为了解决这个问题，派森诺基因云特此推出了“染色体Circos图”，耗时半月倾心制作，此图不仅颜值顶顶而且可调参数众多，快来随小编一探究竟~一、图层设置1.1图表绘制模式每一圈层可以绘制不同图表类型，也可以绘制相同图表类型

菌小落·2023-10-18 18:07

五级数据挖掘工程师，你处在哪一级？

这是傅一平的第310篇原创正文开始有天跟某个行业的朋友聊天，谈起团队建设，我说你们团队有不少年轻人拿了大数据专家（各类证书）的职称，很厉害，他略带讽刺的说：那个没用，只会考试和调参，不会做事。

dbLenis·2023-10-17 17:20

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍XGBoost的核心算法思想基本就是：不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本

机器学习之心·2023-10-17 01:21

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量

鬼马星mc·2023-10-16 11:24

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。

野生的狒狒·2023-10-16 01:42

百度全功能AI开发平台BML自动超参搜索技术全面解析

但调参其实并不简单，背后往往是通宵达旦的参数调试与效果验证，并需要做大量的实验，不仅耗时还耗费大量算力。这个时候，往往想尝试自动超参搜索的算法工程师，大多会开始担心算力要求所带来的额外训练成本。莫慌！

百度智能云·2023-10-15 19:20

【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操：以部署情感分析模型为例】

目录一、全功能AI开发平台介绍二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）2-0、项目开始2-1、项目背景2-2、数据准备介绍2-3、项目数据2-4、建模调参介绍2-5、项目的建模调参2-6、开发部署2-

ㄣ知冷煖★·2023-10-15 19:15

Task04 模型训练与验证

一、模型训练与验证的流程1、在训练集上进行训练，在验证集上进行验证2、模型可以保存最优的权重，并读取权重3、记录下训练集和验证集的精度，便于调参二、训练集、验证集和测试集训练集（trainningset

天秤座的机器狗·2023-10-15 18:11

多线程+List分段处理批量数据

2.开启线程池，针对集合的大小进行调参，对小集合进行批量更新操作。3.对流程进行控制，控

程序猿哦·2023-10-15 11:52

【机器学习】集成学习(以随机森林为例)

文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数集成学习集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法

高朗·2023-10-14 08:19

《向量数据库指南》——宏观解读向量数据库Milvus Cloud

而对于用户而言，除了足够多的应用场景，向量数据库还需要具备更多重要的特性，包括：可灵活扩展、支持调参：当向量数据库中存储的非结构化数据量增长至数亿或数十亿时，支持跨节点水平扩展这一特性显得至关重要。

LCHub低代码社区·2023-10-13 23:08

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法

嘛里嘛里哄·2023-10-13 21:27

VSCode插件开发之contributes和命令

package.jsoncontributesconfigurationconfigurationDefaultscommandsmenuskeybindingsviewsviewsContainerscustomEditors命令回调参数函数编辑器命令执行命令获取所有命令复杂命令

遥岑.·2023-10-13 17:52

EDA工具开发中的调参方法

一：问题提出在开发EDA工具时，涉及到复杂算法的每个Flow，有很多的参数需要设定默认值。默认值和算法有关，不同默认值效果大不相同。并且，对于不同目标，默认值的设置也不相同。如果参数很多，很难通过经验进行默认值的设定。这类似一个多参数模型调优的问题。问题：当我们遇到一个多参数的模型时，不同参数导致不同的后果，在可以通过打分确认好坏的情况下，如何选择最优的参数（获得更好的得分）。二：传统方案对于多个

tiger119·2023-10-13 17:06

一份来自贾扬清的AI青年修炼指南：不存在算法工程师、调参侠没有市场

作者|陈彩娴、蒋宝尚编辑|青暮算法工程师不仅需要具备牛逼的算法能力，还要精通业务、善于沟通？（小本子赶紧记下来！）8月23日晚，知乎直播“AI时代听大咖聊”邀请到AI领域的两个大神，分别是阿里云智能高级研究员贾扬清，以及知乎CTO李大海。在直播中，贾扬清与李大海就国内外AI研究区别、在校生/职场新人如何培养自己的AI才能、AI应用落地，以及AI在未来的发展趋势展开讨论。在讨论中，贾扬清认为：另外，

深度学习技术前沿·2023-10-13 00:34

一份来自贾扬清的AI修炼指南：不存在算法工程师，调参侠没有市场

作者|陈彩娴、蒋宝尚编辑|青暮算法工程师不仅需要具备牛逼的算法能力，还要精通业务、善于沟通？（小本子赶紧记下来！）8月23日晚，知乎直播“AI时代听大咖聊”邀请到AI领域的两个大神，分别是阿里云智能高级研究员贾扬清，以及知乎CTO李大海。在直播中，贾扬清与李大海就国内外AI研究区别、在校生/职场新人如何培养自己的AI才能、AI应用落地，以及AI在未来的发展趋势展开讨论。在讨论中，贾扬清认为：没有算

Datawhale·2023-10-13 00:52

异步与非阻塞

异步异步函数会在它执行完成之前返回，且在触发下一个动作之前会产生一些在后台完成的工作：回调参数返回一个占位符传送给一个队列回调注册表阻塞阻塞是指函数等待某事件的完成。

Alex_Dj·2023-10-12 02:53

ElementUI el-dropdown 如何实现下拉框出现“触发元素”样式修改

实现效果el-dropdownhover效果实现原理el-dropdown绑定visible-change方法，当下拉框出现时（即回调参数值为true），找到触发元素（为触发元素绑定class或者id，

杨星星_·2023-10-12 00:14

不用浮点实现pid_漫谈PID——实现与调参

闲话：作为一个控制专业的学生，说起PID，真是让我又爱又恨。甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了，但是经过一段时间的反复琢磨，pid也不是很复杂。所以在看懂pid的基础上，写下这篇文章，方便学习和交流。==================================================================PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器，其中，P

Xpc1·2023-10-11 20:24

cartographer从入门到精通__第一章课件

cartographer从入门到精通:原理深剖+源码逐行讲解第一章编译运行及调参指导1.1cartographer论文讲解1.2cartographer的编译1.2.1官方文档的地址官方的编译文档的地址为

盘古8925·2023-10-11 19:52

OpenCV4（C++）—— 创建窗口滑动条来调参

文章目录创建滑动条——createTrackbar创建滑动条——createTrackbarcreateTrackbar是OpenCV中的一个函数，用于创建一个可调节的滑动条（Trackbar），以便在图像处理过程中实时调整参数intcv::createTrackbar(constString&trackbarname,//滑动条的名称，作为字符串传递constString&winname,//滑

想要躺平的一枚·2023-10-11 18:40

Greykite模型的优化调参

给你的第一个Greykite预测模型调参这是创建和调整预测模型的基础教程。旨在为0基础的用户提供一些基本sense。

马修的小腿·2023-10-11 04:43

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day8-10打卡：大模型基础Transformer

夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP有初步的了解，学习大模型，动手完成NLP项目内容，同时通过社区交流学习，提升调参优化等能力

不雨_亦潇潇·2023-10-08 22:59

《Python神经网络》3——神经网络矩阵乘法

按照以下图示，最终的神经网络调参，以最简单的3层神经网络为例，公式如下：怎么求这个函数的最优解？如果不试图耍聪明，那么我们可以只是简单地尝试随机组合权重，直到找到好的权重组合。

布口袋_天晴了·2023-10-08 11:50

ExtraTrees之ExtraTreesRegressor参数详解以及调参

ExtraTrees之ExtraTreesRegressor参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数n_estimatorscriterionmax_depthmin_samples_splitmin_samples_leafmax_featuresmax_leaf_nodesmin_impurity_decreasebootstrapoob_scoren_jobsrandom_stateve

清木!·2023-10-07 21:41

关于虚拟机的调参

一、调参步骤（以Mac的Eclipse为例）1.Eclipse-Preferences-Java-InstalledJREs2.选中右边方框中的“JavaSE8[1.8.0_1.......]"

吐泡泡的喵_33ea·2023-10-07 20:52

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