xgboost调参第10页

【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

竹生爱学习·2023-10-27 14:14

面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

一面：1h面试讲项目项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么因果词向量的应用场景tf多个变量如何共享权重SGDmin-SGD的区别对ep

文文学霸·2023-10-27 01:49

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

在XGBoost中通过Early Stop避免过拟合

本文翻译自AvoidOverfittingByEarlyStoppingWithXGBoostInPython，讲述如何在使用XGBoost建模时通过EarlyStop手段来避免过拟合。

郗南枫·2023-10-26 04:38

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

最近XGboost支持分位数回归了，我看了一下，就做了个小的代码案例。毕竟学术市场上做这种新颖的机器学习和传统统计学结合的方法还是不多，算的上创新，找个好数据集可以发论文。

阡之尘埃·2023-10-26 03:01

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

【机器学习】集成学习Boosting

文章目录集成学习BoostingAdaBoost梯度提升树GBDTXGBoostxgboost库sklearnAPIxgboost库xgboost应用集成学习集成学习（ensemblelearning）

高朗·2023-10-25 10:32

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

【ML】cheatsheet

LR原理与面试题目DT,Adaboost,GBDT,xgboost原理细节与例子https://www.cnblogs.com/createMoMo/p/12635709.htmlxgboost挺详细的算法原理与例子

xzen·2023-10-25 02:10

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

Boosting Bagging Stacking Mapping 区别

流行的boosting算法包括AdaBoost、GradientBoosting和XGBoost。Bagging：Bagging是BootstrapAggreg

普通研究者·2023-10-23 10:41

Xgboost安装方法---Anaconda3+win10

看了网上好多好多方法自己也尝试了很多,在快放弃的时候突然成功了。本方法适用于安装了Anaconda的情况。网上有下载.whl文件，然后直接pipinstall，也有一些比较复杂的编译方法，每个我都尝试了一下，但是都没成功，可能也是我自己操作不对吧在这里分享一个自己成功安装的方法，希望能帮到遇到类似问题的人。1.打开Anacondanavigator2.点进左边的environment，右边会有一个

大脸猫_大脸猫·2023-10-23 07:22

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

64位win10操作系统下 python 如何安装 xgboost

1、首先确保你的python是64位的2、https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost选择对应的版本下载3、命令行安装4、测试是否可用没有报错，

cry_shoulder·2023-10-22 11:35

读《Smart Pointer Parameters》有感

最近在给xgboost添加一些接口，便于从稀疏向量数组增量构造DMatrix（在实际业务场景中可以避免数组拼接）。

MakeSense·2023-10-22 06:59

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

分位数回归 | xgboost的分位数回归（Python）

分位数回归|xgboost的分位数回归（Python）importstatsmodels.apiassmimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt创建示例数据

码农腾飞·2023-10-20 16:40

2022-04-12

####Section4:democodeforxgboost(ExtremeGB)#####------------------------------------------------------

TXJY·2023-10-20 13:28

【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】

文章目录特征重要性概要为什么特征重要性分析很重要特征重要性分析方法内置特征重要性(coef_或feature_importances_)Leave-one-out相关性分析递归特征消除RecursiveFeatureEliminationXGBoost

落叶霜霜·2023-10-20 05:08

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

shap-Basic SHAP Interaction Value Example in XGBoost

BasicSHAPInteractionValueExampleinXGBoostXGBoost中的基本SHAP交互值示例解释没有交互的线性函数SHAP交互值用一次交互解释线性模型SHAP交互值用到的环境是

蓝净云·2023-10-19 03:36

转《kaggle编码categorical feature总结》

这篇文章讲讲kaggle竞赛里categoricalfeature的常用处理套路，主要基于树模型（lightgbm，xgboost,etc.）。

井底蛙蛙呱呱呱·2023-10-19 02:49

pyspark 对xgboost操作记录（待续）

1、连接pyspark，配置xgboostpyspark版的xgboost下载链接链接:https://pan.baidu.com/s/15_4Fr6lZCVzxqp9eZ239LA提取码:9gs8里面的三个文件都放在此脚本的同级目录下

平原2018·2023-10-19 00:33

xgboost配置GPU

说明：博主的显卡为3090，驱动为470.94，CUDA版本为11.4，cmake3.3.2，gcc7.3.1以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost

平原2018·2023-10-19 00:28

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

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

Spark集群运行xgboost4j-spark总结

最近搞了2个周的xgboost4j-spark，整个人都不好了！太难了！下面说说自己遇到的主要问题吧，希望对刚开始使用xgboost4j-spark的朋友有一定的帮助。

泉水豆花儿·2023-10-18 16:16

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回归，梯度提升决策树回归，随机森林回归，多输出随机森林回归，人工神经网络。多输出K近邻回归多输出K近邻回归：多输出K近邻回归不需要使用MultiOutputRegressor作为外包装器，

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要保序回归：理论与实践多项式回归：探索数据曲线关系多输出回归的示例概要在数据科学和机器学习领域，回归分析是一项关键任务，用于预测连续型变量的数值。除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样的回归模型算法，适用于各种复杂的数据关系。本文将深入探讨这些回归模型，并介绍一系列常用的非线性回归方法。我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

新闻推荐比赛-—学习任务05—排序模型和模型融合

晃晃我的半瓶水·2023-10-17 20:38

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

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

艾派森·2023-10-17 03:42

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

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

机器学习——学习路线

监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

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

决策树中的类别特征问题（关于label encode还是one-hot的讨论）

，但是如果是highcardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度，Python的implementation只解决数值型feature，把这个难题丢给用户了，xgboost

a flying bird·2023-10-15 02:27

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