lgb调参第9页

竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

iuerfee·2023-09-14 15:23

竞赛选题基于机器学习与大数据的糖尿病预测

laafeer·2023-09-14 07:21

Task5 模型融合

1.模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。

沫2021·2023-09-13 11:15

数据增强

一、数据增强当你训练一个机器学习模型时，你实际做工作的是调参，以便将特定的输入（一副图像）映像到输出（标签）。

Darren_pty·2023-09-13 05:55

深度学习模型调参经验

调参经验：1.Seed在小数据集上有着重要作用，用于参数初始化，可以选取合适的seed。2.确定epoch，是根据损失函数的值，画出损失函数曲线图，人工确认或者运用早停法。进而再确定auc。

小小白2333·2023-09-12 17:56

深度学习实践大全

文章目录0.学习资料B站博主霹雳吧啦Wz1.可视化调试1.1各通道相加可视化1.2降维到3维或2维1.3CAM(classactivationmapping)类别激活映射图2.模型调参2.1num_workers0

Zack_Liu·2023-09-11 18:56

R语言机器学习与临床预测模型49--R语言如何系统学习机器学习？

它也提供了一个对于160多个基础学习包的统一接口，包括了“元算法”和模型选择技术，并扩展了基本学习算法的功能，比如超参数调参、特征选择、集成结构等。同时并行化

科研私家菜·2023-09-11 12:52

LSTM神经网络调参需知

调整超参数调整参数时，应先确定其他的超参数，调整一个超参数值。不要一起调节，一起调节很难掌握数据的特性。由于batch(即LSTM输入数据(x,y,z)中的y)对训练结构有较大的影响，故先调节batch(确定hidden)，先以10为间距，从0-300调整batch，选择accuracy较大且在训练过程中loss未发生巨大变化的。调整hidden，先以50为间距，查看模型训练的趋势，后减小间距，调

琥珀虎·2023-09-11 08:47

MMDetection（五）

MMDetection提供400余个性能优良的预训练模型，开箱即用，几行PythonAPI即可调用强大的检测能力➢MMDetection涵盖60余个目标检测算法，并提供方便易用的工具，经过简单的配置文件改写和调参就可以训练自己的目标检测模型

骆驼穿针眼·2023-09-10 22:34

echarts 点击事件，自定义回调参数

在series下的data里加你想要的数据，例如：data:[{value:111,id:1,name:'设备'....}。。。]在点击的时候可以用params.data.id读取你想要的id值

梦梦_087a·2023-09-09 12:18

一个月带你狂刷算法Leetcode题，冲刺最后秋招！

Wang_AI·2023-09-09 08:49

超详解| Yolov8模型手把手调参 | 配置 | 模型训练 | 验证 | 推理

本文将带您深入了解Yolov8调参的每一个细节。无论您是初学者还是有经验的研究者，本文都将为您提供实用技巧和深入解读，帮助您在Yolov8的世界中取得更出色的成果。

穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-09 05:20

机器学习处理问题的基本路线

基本路线：1.搭建环境/数据读入2.数据分析3.特征工程4.建模调参5.模型融合异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征筛选常用方法：过滤式

魔法橘子·2023-09-08 09:29

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型

参考链接：lightgbm原理参考链接：训练过程评价指标metric函数参考链接：lightgbm参数介绍参考链接：lightgbm调参参考链接：二、回归预测（

随风飘摇的土木狗·2023-09-08 06:52

03 NTN对5G NR 随机接入的影响

NTN对5GNR随机接入的影响目录NTN对5GNR随机接入的影响星载平台卫星的负荷NTN信道特征多普勒频移对5G解调参考信号的影响本文结论星载平台低轨道卫星中高轨道卫星地球静止轨道卫星优点距离地面近，链路损耗少真正的全球覆盖

山丘之王岳岳·2023-09-08 01:33

LightGBM 如何调参

本文结构：什么是LightGBM怎么调参和xgboost的代码比较1.什么是LightGBMLightGBMisagradientboostingframeworkthatusestreebasedlearningalgorithm.LightGBM

不会停的蜗牛·2023-09-07 18:08

前后分离模型之封装 Api 调用

比如jQueryAjax的success就是典型的回调参数。不过使用jQuery处理异步推荐使用Promise处理方式。Promise处理方式也是通过注册回调函数来完成的。jQuery的P

边城狂人·2023-09-07 12:29

SpringBoot整合Shiro后无法接收银联支付回调参数问题

快速导航[异常现象]异常现象[异常原因]异常原因[解决方法]解决方法[参考资料]参考资料SpringBoot整合Shiro骨架采用的是FEBS-Shiro，FEBS-Shiro整合银联支付，支付骨架采用的是IJPay，感谢两位作者的开源。\*\*IJPay最新版本银联支付已修改为云闪付，这里采用的是V2.2.0版本，还是采用的网关支付方式。\*\*附上Gitee源码地址，如果帮助到您，还请给个St

Lord丶轩莫言弃·2023-09-07 08:59

argparse——命令行参数解析

add_argument3.1nameorflags3.2type&default3.3required&help3.4nargs&choices四、parse_args五、避免报错六、使用shell脚本进行调参

Iareges·2023-09-06 18:34

计算机竞赛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

Mr.D学长·2023-09-05 16:22

力扣332. 重新安排行程 Java dfs回溯

例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB”]相比就更小，排序更靠前。假定所有机票至少存在一种合

weixin_43739821·2023-09-05 14:33

遗传算法调参参数设置

1原文地址：https://www.cnblogs.com/helloHKTK/p/9772778.html遗传算法（Geneticalgorithm）遵循适者生存、优胜劣汰的法则，即寻优过程中保留有用的，去除无用的。在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。遗传算法有4个参数需要提前设定，一般在以下范围内进行设置：（1）群体大小：20

一做就废·2023-09-05 14:50

送你一个在线机器学习网站，真香！

再到成熟代码应用、模型调参、模型比较、模型评估，学习整个机器学习需要用到的知识和技能。机器学习算法-随机森林之决策树初探（1）机器学

生信宝典·2023-09-05 01:20

第25步机器学习分类实战：Xgboost建模

文章目录前言一、Python调参（1）建模前的准备（2）Xgboost的调参策略（3）Xgboost调参演示总结前言Xgboost，我们来了~一、Python调参（1）建模前的准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddataset

Jet4505·2023-09-03 16:09

jesson2月变现行动营芬芬老师早课复盘 Day1

【感受】分享过程中，让我感触最大的是在老师分享过程说要看清海报，强调参加报名变现营是为什么，以及这件事情对我们的重要性。

jesson_精力管理咨询师·2023-09-03 14:27

11 模型选择 + 过拟合和欠拟合

训练集：用于训练权重参数验证集：用来调参，评价模型的好坏，选择合适的超参数测试集：只用一次，检验泛化性能，实际场景下的数据非大数据集通常使用K-折交叉验证K-折交叉验证一个数据集分成K份，每次拿出1份做验证集

Spielberg_1·2023-09-03 01:06

2018年1月22日

之后就应该考虑调参、加特征和特征工程的事了？倒是分了很多心干杂事，比如打印年收入证明文件、商量何时请假什么的。得知年假要向BOS

真昼之月·2023-09-02 21:04

day30| 332.重新安排行程、51. N皇后、37. 解数独

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小

我想喝冰阔乐·2023-09-01 13:41

李改英焦点网络中九漯河坚持分享317天1月8日

这一周多来我发现漯河焦点二群和沁阳焦点群都开始了轰轰烈烈的有书共读活动，这是我梦寐以求的活动，在此感谢张爱平老师搭建的这个平台，给了我跟着焦点大咖们学习的机会，刘友龙老师反复给我们强调参与越多，收获越大

李改英·2023-08-31 19:45

[PyTorch][chapter 54][Variational Auto-Encoder 实战]

前言：这里主要实现：VariationalAutoencoders(VAEs)变分自动编码器其训练效果如下训练的过程中要注意调节forward中的kle,调参。

明朝百晓生·2023-08-31 17:28

强化学习：实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理

汀、人工智能·2023-08-31 09:06

WebApi 前后分离项目搭建

减少接口中if逻辑对参数的判断日志运行效果：swagger默认不会显示接口注解，参考swagger在接口传回3w-5w条数据，渲染时浏览器会卡死Knife4j接口稳定可以更好的展示接口信息和调试，而显得比较单调参考

YANG-Live·2023-08-31 06:40

机器学习基础17-基于波士顿房价（Boston House Price）数据集训练模型的整个过程讲解

如何通过调参提高模型的准确度。如何通过集成算法提高模型的准确度。1定义问题在这个项目中将分析研究波士顿房价（BostonHousePri

小海聊智造·2023-08-31 05:14

OpenCV：用不一样的方法去除图像噪声小点

这一类方法在不会调参深入了解过的情况下，使用起来无疑是鸡肋。轮廓描绘清除通过对图像做一个轮廓描绘，把它描绘在新的白色画布上。

叫我Zane·2023-08-30 11:44

梯度提升算法

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

学术裁缝调参术，轻松解决消融难题

AA+b+cA的性能A+b+c如何使号呢？？A—》参数aA+b==>a+b（尽量让A+b达到一个最优解），参数是自己调出来的我调100套a+b，但我取最差的10套，然后在10套里取最优的A+b+c–》a+b+c（尽量让A+b+c达到最优解）对应3套餐数我调100套a+b+c，但我取最好的10套，然后在10套里取最优的

毕竟是shy哥·2023-08-29 17:36

机器学习基础14-算法调参（基于印第安糖尿病Pima数据集）

机器学习的模型都是参数化的，可以通过调参来提高模型的准确度。模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合，可以把它当作一个查询问题来处理，但是调整参数到何时为止呢？应该遵循偏差和方差协调的原则。

小海聊智造·2023-08-29 16:29

2019-04-26 从数据中学习&损失函数

所谓学习或训练，即是让模型通过优化算法在数据中进行自动优化调参的过程，也就是从数据中发现模式的过程。损失函数虽然我们知道要让模型自动寻优，但是计算机并不懂什么是我们认为的最优。

BA蓬莱传说·2023-08-29 15:21

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

实战训练营开课了授课内容：机器学习，深度学习，文本分类，计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost网格调参实战机器学习算法

甜辣uu·2023-08-29 07:35

3DS Max中绘制圆锥箭头

3DSMax中绘制圆锥箭头绘制结果绘制过程步骤一：绘制立体圆锥方法1方法2步骤二：圆锥体调参（模型尺寸设置）1圆锥体参数说明2圆锥体参数调整步骤三：绘制圆柱体步骤四：圆柱体调参步骤五：圆锥与圆柱的对准，

很菜又爱学·2023-08-29 07:19

决策树（CLS, ID3, CART, 随机森林, 参数详解），一篇就够了

决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART回归树CART分类树CART剪枝算法随机森林RF概念（引入Bootstrap/Bagging/RF）RF流程RF特点RF如何选Feature数量随机森林RF调参概况与基本概念概况原则

Machine Liang·2023-08-29 06:55

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