xgboost调参第15页

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

机器学习深度学习》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

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

windows下安装xgboost for python 的简单方法

之前按照官方的教程在windows下安装xgboost挺麻烦的还要编译，一看就挺头疼，在网上搜索了各种方法发现了一个可用的简单的方法：1、在这个链接下载适合自己系统与python版本的:numpy-1.12.1

Magicapprentice·2023-08-28 21:34

javascript实现几何粒子星空连线背景效果

newParticleBackground();particleBackgroundInstance.initPoints();particleBackgroundInstance.drawFrame();/*//可调参数

liuccn·2023-08-28 19:40

研究生如何水论文

水出论文抽象理解具体做法1、Baseline与模块2、怎么做3、怎么写抽象理解论文1=A+B+C论文2=D+E+F我的=A+E+C+F（调参）创新不是自己发现的，是找来的具体做法1、Baseline与模块

毕竟是shy哥·2023-08-28 15:12

计算机毕设基于机器学习与大数据的糖尿病预测

DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

文章目录一、集成算法1.1概念1.2常用集成算法1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking

书某人.py·2023-08-28 11:03

unity 模拟引力

把下面的Gravity.cs代码放在需要被引力作用的物体上，然后给Body1拖拽一个吸引该对象的物体，并在InitSpeed处给此物体一个初速度，即可引力公式：F=G*M*m/r/r（G视情况而定，自己调参寻找合适值

四月的小白·2023-08-28 08:00

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层：可以根据实际情况增加多个隐含层，每个隐含层的节点数量可以根据经验或者调参进行设置。隐含层的激活函数

12134·2023-08-28 05:40

matlab使用教程(25)—常微分方程(ODE)选项

1.ODE选项摘要解算ODE经常要求微调参数、调整误差容限或向求解器传递附加信息。本主题说明如何指定选项以及每个选项与哪些微分方程求解器兼容。

配电网和matlab·2023-08-28 02:18

时序预测 | MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-08-28 01:30

时序预测 | MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测

机器学习之心·2023-08-28 01:00

Introduction to Data-Centric AI 以数据为中心的人工智能导论

LabelErrorsandConfidentLearning1.引入库2.读入数据总结前言本博客笔记来源于MIT的课程，IntroductiontoData-CentricAI传统的机器学习流程都是基于给定的数据集，通过选择不同的模型、调参

cnhwl·2023-08-27 23:08

机器学习理论笔记（二）：数据集划分以及模型选择

文章目录1前言2经验误差与过拟合3训练集与测试集的划分方法3.1留出法（Hold-out）3.2交叉验证法（CrossValidation）3.3自助法（Bootstrap）4调参与最终模型5结语1前言欢迎来到蓝色是天的机器学习笔记专栏

蓝色是天·2023-08-27 23:34

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，有了这个指标，我们就可以进一步调参逐步优化我们的模型

热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业05Transformer(Machine Translation)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：15.05】【MediumBaseline：18.44】【StrongBaseline：23.57】【

22世纪冲刺·2023-08-27 09:47

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classification(Framewise Phoneme Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：0.49798】【MediumBaseline：0.66440】【StongBaseline：0.74944

22世纪冲刺·2023-08-27 09:17

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：1.96993】【MediumBaseline：1.15678】【StrongBaseline：0.92619

22世纪冲刺·2023-08-27 09:16

2023最新AI创作系统ChatGPT网站源码V2.6.0+详细图文搭建安装教程/GPT联网/支持ai绘画+Dall-E2绘画/支持MJ以图生图

程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/4.0提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场

白云如幻·2023-08-27 04:20

深度学习调参技巧

写完代码—>小数据上降loss无nan—>大数据没爆卡速度可以—>实验log完好可视化loss稳步下降—>回头看实验结果写完代码后，不要只是在小数据上降loss无nan，还要检查一下模型的输出是否符合预期，比如是否有明显的偏差或者异常值。大数据没爆卡速度可以是一个好的指标，但是也要注意模型的泛化能力，比如是否有过拟合或者欠拟合的现象。你可以使用交叉验证或者早停法来避免过拟合，或者增加模型的复杂度或

子燕若水·2023-08-26 09:54

Unity - MenuItem特性

是否使用自定义条件控制菜单项是否可点击，默认为false，一般不赋值，需要用的话需要定义两个MenuItemMenuItem1:自定义条件控制菜单是否可点击，函数需要返回bool值MenuItem2:点击回调参数

人生若只如初見♫·2023-08-26 02:23

gradio使用transformer模块demo介绍3：Tabular Data & Plots

DashboardwithLiveUpdated交互式AirBnB位置地图InteractiveMapofAirBnBLocations疫情预测OutbreakForecast时间序列预测TimeSeriesForecastingXGBoost

Cachel wood·2023-08-25 22:42

【手把手带你用pid算法控制电机】——（2）PID速度环

目录前言1.PID速度环原理2.代码2.1main.c2.2pid.c2.4pid.h2.5main.h3.pid调参按照我配置的定时器中断和PWM情况，将速度PID系数调成以下值得到的电机转动结果比较合适

爱写博客的橙留香·2023-08-25 22:47

客户说有了PAI-AutoML，一下子可以节约半年开发周期

背景介绍如果你用过机器学习算法，那一定体验被算法调参支配的恐怖。面对错综复杂的算法参数，算法使用者们往往要花费无尽的黑夜去不断尝试，犹如大海捞针。

许此一生·2023-08-25 20:21

第二章内存区域和 OOM内存溢出

目录一、内存区域二、内存溢出和内存泄漏三、实操OutOfMemoryError四、对象的创建和对象的内存布局五、JVM调参集锦一、内存区域image-20200712120044489.png线程共享内存区

我shi杰迷·2023-08-25 18:12

毕业设计医学数据分析人体肠道细菌数据分析

前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试)递归xgboostXGBOOST

DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

windows下安装xgboost速度太慢

问题：windows环境下安装XGBoost，结果安装了两三个小时，一次次都是10KB/s，很无语image.pngpipinstallxgboost解决：指定下载镜像地址pipinstallxgboost-ihttps

丙吉·2023-08-25 17:09

可视化绘图软件Multi-omics Visual之韦恩图绘制

免费的绘图网站则无法实现调参功能，或者数据量受限。本推文为了解决用户这一痛点，写了一个可视化绘图软件Multi-omicsVisual，用户只需要一次安装好，后面绘图即可

WJ的生信小院·2023-08-25 16:55

机器学习实用工具 Wandb（1）—— 实验追踪

在做机器学习项目时，比如这个典型例子，常常遇到以下几个痛点记录训练曲线的代码繁琐，与模型代码耦合度高，观感差又不好修改自己做可视化效果较差，要做好又太浪费时间调参时各种超参数模型难以管理，不易进行性能比较

云端FFF·2023-08-25 13:12

算法工程师面试

、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost

遇见百分百·2023-08-25 11:25

XGBoost算法原理

XGBoost是数据挖掘类竞赛中经常使用的一大利器，它帮助选手在Kaggle、阿里天池大数据比赛等比赛取得了很好的成绩。

婉妃·2023-08-25 00:54

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization

机器鱼·2023-08-24 16:05

机器学习中XGBoost算法调参技巧

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。

Python数据开发·2023-08-24 13:50

某米面试

职位：信息流推荐算法一面：xgboost调参参数有哪些？

不将就_215a·2023-08-24 12:34

融合遗传算法与XGBoost的玉米百粒重相关基因挖掘

转录组分析是一种快速有效的基因组调查、大规模功能基因和分子标记鉴定的方法[1]。相较于基因芯片等方法，基于转录组测序（RNA-sequencing,RNA-Seq)的方法不依赖基因的先验知识，能够覆盖更大的转录组范围，具有更高的分辨率并且测序成本更低[2]。已有很多学者针对RNA-Seq测序数据进行了研究[3-4]，其中不乏使用机器学习进行研究的方法[5-6]。通过RNA-Seq得到的转录组测序数

罗伯特之技术屋·2023-08-24 09:46

机器学习-使用 XGBoost 时间序列预测能源消耗

简而言之，时间序列预测是根据以前的历史数据预测未来值的过程。目前使用时间序列预测的最热门领域之一是加密货币市场，人们希望预测比特币或以太坊等流行加密货币的价格在未来几天甚至更长时间内将如何波动。另一个现实世界的案例是能源消耗预测。尤其是在能源成为主要讨论焦点之一的当今世界，能够准确预测能源消耗需求对于任何电力公司来说都是至关重要的工具。在本文中，问题我们将重点关注能源消耗问题，给定一个城市中不同家

Omer_·2023-08-24 09:44

unity-ShaderGraph全节点

Adjustment调整ChannelMixer混合颜色通道Contrast设置对比度Hue设置色调range需要选normalizedInvertColors反转颜色ReplaceColor设置两个颜色通道互换，可调参数

羽阿呆·2023-08-24 06:47

利用 XGBoost 进行时间序列预测

ygtu2018·2023-08-24 05:01

什么是XGBoost

什么是XGBoostXGBoost是GBDT的优秀版本。

Runjavago·2023-08-23 21:23

SIMCLR V2论文整理

摘要目前利用大量无标签数据的主要方法是无监督预训练+监督型调参。

赵小闹闹·2023-08-23 13:00

谈谈flask与django中模型

在做项目前首先需要开会讨论需求，一般都会从分析模型数据开始，然后后端开发人员设计接口，前端根据接口设计回调参数，这里所说的一般都是局部刷新技术，利用静态化技术实现页面的局部刷新。

咏远瑞智·2023-08-21 23:18

2021年健身学习投资3月总结和4月计划

回首过去的3个月，1－2月因为疫情在单位封闭办公，3月初解封后，休息了10天，3月12日回单位上班，立即被抽调参与一项重要任务，天天加班到现在，繁忙工作之余依然没有放弃自己，该努力还是在一直努力。

自由的阿涛·2023-08-21 08:29

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索

蓝棠·2023-08-20 22:15

机器学习系列：LightGBM 可视化调参

最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配，所以就开发了一个简易的LightGBM可视化调参的小工具，旨在让大家可以更深入地理解LightGBM。

统计学家·2023-08-20 19:38

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