xgboost调参第23页

模糊神经网络代码_Debug神经网络的五项基本原则

weixin_39581964·2023-04-14 05:08

自动部署PMML模型生成REST API

服务部署离线批量预测任务服务部署模型评估任务服务总结参考DaaS介绍DaaS（Deployment-as-a-Service）是AutoDeployAI公司推出的AI模型自动部署系统，支持PMML，Scikit-learn，XGBoost

aipredict·2023-04-14 03:12

利用python机器学习受试者声音数据早期发现帕金森病（全代码）

我们将在这里使用XGBoost、KNN算法、支持向量机(SVM)、随机森林算法，并利用著名的帕金森声音资料数据集进行全代码演示，数据集下载链接在代码开始之初给大家粘贴过去。

飞时过·2023-04-14 03:15

有哪些AI的事实，没有一定AI基础的人不会相信？[知乎小组第一期]

0现阶段还处于人工智障阶段现阶段人工智能，或者叫弱人工智能其实非常容易上手，只要你把数据倒入keras、tensorflow、sklearn、xgboost等几百个炼丹炉（神经网络），然后搅拌一下，然后输出端等待答案就可以了

小小尧·2023-04-13 21:17

使用网格搜索（GridSearchCV）自动调参

使用网格搜索（GridSearchCV）自动调参描述调参对于提高模型的性能十分重要。

九灵猴君·2023-04-13 19:46

使用yolov5和强化学习训练一个AI智能欢乐斗地主（一）

这里写自定义目录标题项目介绍项目过程介绍训练yolov5目标检测斗地主收集数据集yolov5调参项目介绍你好！

程序员吴彦祖·2023-04-13 13:10

当 BBR 面对时延抖动

写在前面：涉及启发式的策略一般倾向于设置alpha，beta参数，比如Vegas：cwnd/basertt-cwnd/rttbeta;cwnd–难点在于调参，每个环境都要调一组参数，费时良久。

dog250·2023-04-13 12:22

Python3机器学习实践：集成学习之LightGBM

1、速度、内存方面的优化许多提升工具使用基于预排序的算法(近似直方图算法)（例如XGBoost中的默认算法）来进行决策树学习。这是一个比较简单的解决方案，但

AiFany·2023-04-13 10:28

python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost

零九十九·2023-04-13 08:56

机器学习Sklearn实战——回归算法应用、xgboost、lightingGBM

回归算法补全人脸importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#构建方程fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridge,Lasso#构建方程？？？fromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorfromsklearn.treeimportDecisionTr

Grateful_Dead424·2023-04-13 08:52

LightGBM——提升机器算法详细介绍（附代码）

在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。

M_Q_T·2023-04-13 08:50

模型评价指标—F1值

如果对过拟合调参比较有经验的小伙伴，欢迎到公众号中进行沟通交流。有正在参赛的小伙伴，想讨论赛题的也可以联系我。对

阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

spark scala 训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score

sparkscala训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score使用的数据集链接：训练集https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com

Hanlos·2023-04-12 20:16

记一次HQL优化过程

记一次相对较大的“数据量”尿崩问题的解决过程~~故事背景故事背景是这样子的，小伙伴写了个狗屎一样的HQL，数据量大了之后直接被压挂了，当我看到他的SQL的一刹那，我觉得我可以拯救下这个可怜的孩子，从此踏上了一条慢慢调参路

好奇的小黑·2023-04-12 11:06

XGBoost简单介绍

1.概述XGBoost本身的核心是基于梯度提升树实现的集成算法，整体来说可以有三个核心部分：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程。

要努力啊啊啊·2023-04-12 09:23

【西瓜书】part1：机器学习基础知识

绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程1.6应用现状2.模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型

NN今夜无眠·2023-04-12 05:18

2021-02-10 Xgboost超参调整

在决策树的升级版本Xgboost，在Kaggle比赛中曾经屡战奇功的模型工具提上议程。Xgboost是以树的形式进行计算，比较容易过拟合，而且除了像线性模型一些比较好用的参数可以调整之外，树

春生阁·2023-04-12 02:37

LightGBM 的优点（相较于XGBoost） + 细节操作讲解（二）单边梯度采样和互斥特征捆绑

第一篇链接：主要讲解LightGBM优势+Leaf-Level叶子生成策略+直方图算法LightGBM的优点（相较于XGBoost）+细节操作讲解（一

云从天上来·2023-04-11 23:03

【机器学习】案例一：随机森林预测泰坦尼克号生还概率

数据清洗及可视化介绍知识点环境准备数据特征介绍检查数据相关系数缺失值偏态分布数值化和标准化离群点实验总结一【二】分类模型训练及评价介绍环境准备模型评估模型选择性能度量实验总结二【三】随机森林分类器及其参数调节介绍知识点实验原理决策树集成学习随机森林Pythonsklearn参数调节交叉验证法调参

让机器理解语言か·2023-04-11 23:49

微信小程序input标签的绑定

//xxx.wxml{{adTitle}}分析：标签绑定属性为bindinput="adInputChange"然后我们通过回调参数envet就可以拿到参数了//xxx.jsconstapp=getApp

稻草人_9ac7·2023-04-11 22:19

集成算法终极模型之《神器LightGBM》—最后的高山

ok，直接开始LightGBM算法LightGBM是对XgBoost算法的强化，并且对Xg

小一的学习笔记·2023-04-11 20:21

机器学习之RandomForest、GBDT、XGBoost、lightGBM 原理与区别

目录随机森林--RandomForestGBDT(GradientBoostingDecisionTree)XGBoostlightGBMRF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（

文子轩·2023-04-11 18:26

2021-10-23

阶段记录项目近一个月一直在调试双层天线，貌似除了瞎调参数以外就没有别的有效途径了。虽然在月初基本上将参数调试出来了，但导师又要求添加安装螺钉，结果原先的结果恶化很厉害，又得重头再来，属实有些打击人。

Anbaby·2023-04-11 15:02

集成学习方法之随机森林

scikit-learn随机森林调参1.scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor

吃肉的小馒头·2023-04-11 14:37

XGB

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromxgboost.sklearnimpor

sonia_xy·2023-04-11 13:20

纪事丨首战告捷，信心满满

正式比赛之前，发生了一些小插曲，诸如穿错队服、协调参赛事

水木空影·2023-04-11 01:48

怎么使用现有的xgboost模型继续训练

要点：继续训练1加载现有模型使用XGBoost库中的Booster类加载现有模型。Booster类是XGBoost库中的一个重要类，用于存储和操作XGBoost模型的各项参数和状态信息。

处女座_三月·2023-04-11 00:22

XGBoost文本分类实战

本文首发在微信公众号‘java学习每天一个知识点’，更多资源请关注公众号获取。一、将收集到的语料进行文本预处理1）train.txt预处理为train.csv，格式为id，内容，标签使用excel打开train.txt然后选择分隔符为英文逗号，这样内容在一列，然后再为他们添加id，从1-900，接着添加标签，0，1，2分别表示财经，体育，军事。最后另存为csv文件。2）对内容进行分词和停用词过滤，

hbpartty·2023-04-10 21:37

【卷积神经网络】构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN

参考：Cifar100TensorFlow高精度调参记录cifar算法动物园（各类网络解决cifar分类）pytorch实现cifar100的各类网络结构前言： CIFAR-100数据集的网络网上的版本很多

甜甜圈Sweet Donut·2023-04-10 20:33

能否用测试集调超参数？

在模型训练和调参过程中使用测试集会导致过拟合和泛化能力的减弱。为了避免这种情况，您应该将数据集划分为三个部分：训练集、验证集和测试集。

AlphaFinance·2023-04-10 20:22

区分训练集、验证集、测试集---最明白的解释

验证集怎么可以参与训练调参呢？后来才明白，验证集就是从训练集划分出来的东西，是我把验证集误想成了测试集了。。。2正文首先强调：机器学习分为两个步骤：训练+测试。

MORE_77·2023-04-10 17:26

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

1、神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法

小六oO·2023-04-10 17:07

flask+Python+Vue实现前后端分离的web项目并部署至云服务器

项目并部署至云服务器1后台+算法模型1.1训练机器学习模型1.2基于Flask框架搭建后台接口2前端搭建3云服务器部署1后台+算法模型1.1训练机器学习模型准备数据，选择合适的机器学习模型，本文以一个基于XGBoost

chong墩儿·2023-04-10 17:23

虚幻4渲染编程（程序化纹理篇）【第一卷：UnrealSubstance工具节点搭建---噪波】...

我的专栏目录：小IVan：专题概述及目录zhuanlan.zhihu.com本篇概述：程序化纹理有着很多好处，第一可以方便修改，当我们的生成逻辑写好后，想要调整的话就是调调参数的事情。

cpongo11·2023-04-10 16:59

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

胖哥真不错·2023-04-10 14:19

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据

胖哥真不错·2023-04-10 14:18

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化XGBoost分类模型(XGBClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

胖哥真不错·2023-04-10 14:18

高考满分作文：《生命的痕迹》

1999年，我被抽调参加江苏省高考作文阅卷。那时候还没有电脑阅卷，是捧着密封了考生信息的一本本考场答卷手阅。

袁卫星·2023-04-10 11:51

FFmpeg进阶-h264编码器性能优化

这里稍微研究了一下h264调参,通过调节参数来控制编码的性能损耗。编码速度presetpreset的参数主要调节编码速度和质量的平衡,里面预设了一系列的编码速度，包括:ultrafast,super

码农飞飞·2023-04-10 05:09

六、集成学习五、集成学习（Boosting、三)

四、LightGBMLightGBM也是常用的GBDT工具包，速度快于XGBoost，精度也还可以，其设计理念为：-单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据-多机并行时，通信的代价尽可能的低

万物皆可代码·2023-04-10 02:38

【机器学习】机器学习可视化分析工具weights&bias

介绍weightsandbias是一个机器学习可视化分析工具日志上传云端永久存储，便于分享不怕丢失可以存管代码，数据集和模型的版本，随时复现可以使用交互式表格进行case分析可以自动化模型调参核心功能：

小松不菜·2023-04-09 23:14

论文阅读 Towards Automated Semi-Supervised Learning

TowardsAutomatedSemi-SupervisedLearning摘要让机器自己学习如何搞定一个数据集或任务一直是AutoML领域所关注的，它可能不再需要手动数据预处理、不需要人工搭建模型架构或花式调参

kindred_joe·2023-04-09 21:26

掌握机器学习中的“瑞士军刀”XGBoost，从入门到实战

文章目录1XGBoost简介2XGBoost的算法优势3安装XGBoost库4回归模型5分类模型6XGBoost调参作为机器学习领域中的“瑞士军刀”，XGBoost在各大数据科学竞赛中屡获佳绩。

专注算法的马里奥学长·2023-04-09 19:54

【机器学习算法实践】GBDT提升树，集成学习boosting方法，可分类课可回归，CART树是基础，调参是重点

Adaboost是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。虽然GBDT也是Boosting家族的成员，但是却和Adaboost【机器学习算法实践】AdaBoost是典型的Boosting算法，加法模型多个弱分类器流水线式的提升精度，更关注那些难处理的数据_羞儿的博客-CSDN博客有很大的不同。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回

羞儿·2023-04-09 19:18

【备战】【B组】第十四届蓝桥杯python组

之前玩深度学习确实用了半年的python，但懂的都懂，实则调参大师，基础薄弱的一批，高考过后躺了三年，前两

Chowley·2023-04-09 15:55

BN

1提出背景在深度学习中，由于问题的复杂性，我们往往会使用较深层数的网络进行训练，尤其是对深层神经网络的训练调参更是困难且复杂。

VvAvV·2023-04-09 13:41

XGBoost（三）：Python语言实现

原文链接：XGBoost（三）：Python语言实现微信公众号：机器学习养成记上篇文章介绍了XGBoost在R语言中的实现方法（XGBoost（二）：R语言实现），本篇文章接着来介绍XGBoost在Python

三猫后端·2023-04-09 13:42

基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)回归预测——附代码

基于LSTM神经网络，针对人为经验调参困难的问题，提出了一种基于贝叶斯优化的LST

神经网络与数学建模·2023-04-09 12:54

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task4

1、导入数据略2、查看数据略3、特征工程略4、建模与调参4.1模型原理学习逻辑回归模型（已学完）训练速度快、可解释性好、占用资源少需要处理缺失值和异常值；不能解决非线性问题；难处理多重共线性数据，难处理数据不均衡

怕热的波波·2023-04-09 09:18

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 04:09

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