xgboost调参第24页

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用

moletop·2023-04-08 21:50

Task4 基于深度学习的文本分类1

学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参文本表示方法Part2现有文本表示方法的缺陷在上一章节，我们介绍几种文本表示方法：One-hotBagofWordsN-gramTF-IDF

ochipe·2023-04-08 20:55

卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？

前言这是卷积神经网络学习路线的第五篇文章，主要为大家介绍一下卷积神经网络的参数设置，调参技巧以及被广泛应用在了哪些领域，希望可以帮助到大家。

just_sort·2023-04-08 16:52

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建二手车价格评估模型

‍♂️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大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)大数据分析案例-对电信客户流失

艾派森·2023-04-08 11:07

XGboost：公共自行车使用量预测

image.png一、我们为什么要使用XGboost？一、1、XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。

Chasing_8513·2023-04-08 00:24

2、机器学习中的调参：随机搜索和网格搜索

机器学习中的调参前言1、随机搜索2、网格搜索前言超参数调优是机器学习中的重要一环，拿随机森林算法而言，树的个数，数的深度，剪枝参数等等需要找到最优的参数组合，超参数较少时，我们可以采用for循环遍历所有参数的可能组合

steelDK·2023-04-07 23:58

XGBoost和LightGBM对GBDT的改进

首先需要了解什么是GBDT。简单来讲，GBDT就是将多个相关性很高的基分类器结合起来的模型。模型中每次新增的基分类器都要尽可能的拟合之前所有基分类器没能拟合的残差信息，也就是求解下面这个公式：通过求解这个式子得到，也即是新添加进来的基分类器的参数。是样本的label，是前m个基分类器的预测结果，是当前基分类器的预测结果，要尽可能地弥补与之间的差距。一般而言，GBDT的基分类器是CART，CAR

妖皇裂天·2023-04-07 18:13

关于数据集

数据集怎么划分数据集划分是指将已有的数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分，用于机器学习中的模型训练、调参和评估。

刘燕飞MVP·2023-04-07 13:37

PID自动调参simulink仿真

PID自动调参----simulink仿真-----如何高效调参设计PID控制器系统识别APP识别传递函数Simulink搭建仿真控制系统使用Maltab自动调参工具PIDTuner调节PID参数设计PID

Silent Knight·2023-04-07 12:14

一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战

目录前言一、XGBoost模型概述1.发展历史2.算法改进之处1.损失函数2.分裂点选择

fanstuck·2023-04-07 10:29

xgboost 原理总结

参考陈天奇的这篇文章introductiontoxgboostclassificationandregressiontrees(CART)里边包含的回归和分类，在这里边不再仅仅是一个简单的分类，还有根据叶子的位置赋值

cggl·2023-04-07 08:20

深度学习调参技巧

从粗到细实践中，一般先进行初步范围搜索，然后根据好结果出现的地方，再缩小范围进行更精细的搜索。先参考相关论文，以论文中给出的参数作为初始参数。如果找不到参考，那么只能自己尝试了。可以先从比较重要，对实验结果影响比较大的参数开始，同时固定其他参数，得到一个差不多的结果以后，在这个结果的基础上，再调其他参数。例如学习率一般就比正则值，学习率设置的不合适，不仅结果可能变差，模型甚至会无法收敛。如果实在找

信步闲庭v·2023-04-07 02:16

【机器学习算法实践】xgboost，一种boosting工程思想，泰勒的二阶展开近似拟合数据分布，建议细看原论文

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT【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

羞儿·2023-04-06 17:33

【数据分析实战】利用python数据清洗后基于机器学习(GBDT和Xgboost算法)对房价预测

利用python数据清洗后基于机器学习GBDT和Xgboost算法对房价预测导入需要的类库导入数据简单查看数据结构数据清洗查看数据缺失情况删除缺失数量大于15%的特征维度类别型数据处理情况1用众数填充情况

总是重复名字我很烦啊·2023-04-06 08:47

Python集成学习算法

Python集成学习算法---XgBoost转载原文在讲XGBoost之前，先讲一下GBDT，以及与Adaboost的区别所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来

彩虹直至黑白_Joon·2023-04-05 22:21

无人车之美——软件架构篇

https://blog.csdn.net/slampai/article/details/127469210目录0.写在前面——使用系统化思维1.常见软件框架——避免成为“调参

腾腾任天真·2023-04-05 20:14

蚂蚁金服风控部怎么样_蚂蚁金服面试——风控策略

是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别

嗨陀螺·2023-04-05 14:34

【STM32F4系列】【HAL库】电机控制(转速和角度)(PID实战1)

文章目录项目目标硬件搭建HAL初始化定时器PWM编码器定时器中断串口基础驱动获取速度获取角度电机控制PID速度环速度环设计速度环调参调试顺序P(比例)I(积分)总结位置环位置环设计位置环调参P调参成品项目目标实现电机最常使用的两个功能

Hz1213825·2023-04-05 11:26

一款好用的上位机软件(VOFA+的三种数据传输协议）——以PID调参为例

RawData协议格式1、使用方法2、示例3、测试firewater协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试justfloat协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试三种协议使用总结二、PID调参

藕粉-·2023-04-05 11:15

遥控电机PID学习及其调参—学习记录

遥控电机pid·一、总览·二、PID调试2.1遥控电机运动控制图2.2电机与电调参数2.3PID调参实验·一、总览此前所需工作1.CAN驱动设置2.简单的应用程序编写3.CAN数据传输实验4.遥控器通道数据获取

渣渣喝·2023-04-05 11:42

基于遗传算法和粒子群算法优化的1/4车和1/2车悬架LQR控制仿真分析

基于GA的1/4车悬架2.1基于PSO的1/4车悬架2.1/2车悬架2.1基于GA的1/2车悬架2.2基于PSO的1/2车悬架前言前面的文章介绍了基于LQR的悬架控制，但是参数是人为的调节，这样对没有调参经验的人而言是很不友好的

Mr. 邹·2023-04-05 00:18

30分钟吃掉wandb可视化自动调参

wandb.sweep:低代码，可视化，分布式自动调参工具。使用wandb的sweep进行超参调优，具有以下优点。

PythonAiRoad·2023-04-04 21:42

朴素贝叶斯分类

因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。

explore翔·2023-04-04 18:25

特征工程之_筛选

xieyan0811·2023-04-04 14:51

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

4模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。

致Great·2023-04-03 22:07

2019-06-27-4.5 超参数

调参一般说的就是超参数如何寻找到一个好的超参数呢？

逆风的妞妞·2023-04-03 07:40

LightGBM算法详解

ref.AI蜗牛车文章目录前言一、LightGBM介绍二、LightGBM的直方图算法（Histogram）三、LightGBM调参四、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展

wymm95·2023-04-03 02:03

下行物理信道和物理信号(PDCCH,PDSCH)

Overview与LTE相比，NR的下行物理信道缩减为3类：物理下行共享信道，PDSCH物理广播信道，PBCH物理下行控制信道，PDCCHNR的下行物理信号有以下几种：解调参考信号(Demodulationreferencesignals

梓轩爸爸·2023-04-03 00:36

上行物理信道 PUSCH

与LTE相比，上行物理信道有以下三类：物理上行共享信道，PUSCH物理上行控制信道，PUCCH物理随机接入信道，PRACHNR的上行物理信号有以下几种：解调参考信号，DM-RS相位追踪参考信号，PT-RS

梓轩爸爸·2023-04-03 00:36

下行参考信号——PDSCH DM-RS

定义如下：N.B.在R16中，引入了对低峰均比PDSCHDM-RS的支持，使用如下的来初始化伪随机序列发生器：MappingtophysicalresourcesNR中的PDSCH支持基于空分复用的闭环解调参考信号

梓轩爸爸·2023-04-03 00:06

收藏破万，谷歌联手哈佛发布首个炼丹指南：教你科学化「调参」

调参不能只靠直觉，也是一门大学问！虽然算法工程师往往调侃自己是「调参侠」，但调参这件事可能真没想象中那么简单。比如，你是不是经常会有疑惑到底该选择哪个优化器？一个batch放多少数据？超参数如何设置？

机器学习社区·2023-04-02 21:22

Lesson 9.3 集成算法的参数空间与网格优化和使用网格搜索在随机森林上进行调参

文章目录一、集成算法的参数空间与网格优化1.学习曲线2.决策树对象Tree二、使用网格搜索在随机森林上进行调参1.建立benchmark2.创建参数空间3.实例化用于搜索的评估器、交叉验证评估器与网格搜索评估器

虚心求知的熊·2023-04-02 19:51

探索五大机器学习技术及其应用

这将包括对线性回归、逻辑回归、随机森林、XGBoost和K-mean

川川菜鸟·2023-04-02 15:15

NLP知识点之bagging、gbdt、xgboost和lightGBM

偏差和方差：偏差.预测值与真实值之间的误差。方差：模型的拟合程度。bagging：Bagging的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。大部分情况下，经过bagging得到的结果方差（variance）更小。Boosting：Boosting和bagging最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的，而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」

期待脱离苦海的小叮当·2023-04-02 14:53

决策树连续变量_决策树知道吗，就是XGBoost，LightGBM中用的那种啊？快来看

作者：AnnalynNg编译：ronghuaiyang导读随机森林，梯度提升都是基于决策树的算法，那决策树到底又是什么东西呢？今天给大家先简单的介绍一下，完全是概念上的介绍，没有数学，没有公式，大家先有一个直观上的了解再说吧。你会在灾难中幸存吗？特定的人群，比如妇女和儿童，会首先受到救助，她们会有比较大的机会活下来。知道你是不是属于这样的特权人群，可以帮助你预测你是否能幸存。我们可以使用决策树，来

weixin_39837207·2023-04-02 14:23

（转）RF、GBDT、XGBoost、lightGBM原理与区别

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。

花花花哇_·2023-04-02 13:13

XGBoost 实现保险赔偿预测：数据预处理(一）

XGBoost的原理过程不作介绍保险赔偿预测项目是Kaggle比赛上的，相关数据资料可以在kaggle下载。

chau.z·2023-04-02 13:07

【机器学习】深度剖析 LightGBM vs XGBOOST 哪个更胜一筹

今天就LightGBM和XGBOOST放在一起对比学习下，以便加深印象。写在前面作为一个机器学习研习者，大概会了解BoostingMachines及其功能。

风度78·2023-04-02 13:47

LightGBM、XGBoost参数调优，调参经验，参数介绍

对比参考参考自：LightGBM参数介绍_一路前行1的博客-CSDN博客_lightgbm参数调参思路LightGBM调参方法（具体操作）-Byron_NG-博客园lightgbm介绍深入理解LightGBM

只要开始永远不晚·2023-04-02 13:47

【机器学习基础】XGBoost、LightGBM与CatBoost算法对比与调参

机器学习Author：louwillMachineLearningLab虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。

风度78·2023-04-02 13:46

XGBoost和LightGBM时间序列预测对比

XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。

deephub·2023-04-02 13:01

xgboost

什么是xgboost？

吃肉的小馒头·2023-04-01 22:37

Lesson 6.5 机器学习调参基础理论与网格搜索

文章目录一、机器学习调参理论基础1.机器学习调参目标及基本方法2.基于网格搜索的超参数的调整方法2.1参数空间2.2交叉验证与评估指标二、基于Scikit-Learn的网格搜索调参1.sklearn中网格搜索的基本说明

虚心求知的熊·2023-04-01 19:41

LESSON 9.4 集成算法的参数空间与网格优化

四集成算法的参数空间与网格优化如随机森林中所展示的，集成算法的超参数种类繁多、取值丰富，且参数之间会相互影响、共同作用于算法的最终结果，因此集成算法的调参是一个难度很高的过程。

Grateful_Dead424·2023-04-01 18:27

【炼丹笔记】如何看loss调参

看loss调参trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;trainloss趋于不变，testloss不断下降

Jnchin·2023-04-01 15:18

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

①梯度下降法；②启发式方法；③EM算法2.EM估计（1）问题：①观测数据X有缺失②难以得知方法：引入隐含变量Z，得（可以简化模型，不改变原分布的边缘）（2）优势：无需调参、编程简单、理论完整二.EM算法

夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

知乎大神讨论调参技巧

知乎大神的诸多见解，从学术到工业界到落地讨论知乎。微信公众号[计算机视觉战队]的Edison_G回答1、数据集的准备：必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）；2、数据预处理：这个不多说，就是0均值和1方差化，其实还有很多方法；3、Min

yanghedada·2023-04-01 07:44

oss 对象存储说明

document_detail/31927.htmloss对象存储对象存储可选方式：服务端上传、客户端直传oss、客户端直传oss并设置回调url客户端直传oss，设置回调url#获取签名（policy）和回调参数客户端向后端服务器获取签名信息

o_瓜田李下_o·2023-03-31 22:29

Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

XGBoost：适用于广泛的结构化数据集和问题。与随机森林相比，计算效率更高。K-means：最适合解决无监督聚类问题。正文

知识大胖·2023-03-31 18:31

python scale()函数_xgboost如何使用MAE或MAPE作为目标函数?

xgboost被誉为各大数据竞赛中的“重型武器”，好的效果，并行计算的速度都是其显著的优势。xgboost参数中默认的目标函数有限，很多情况下，需要根据任务自定义目标函数。

weixin_39978101·2023-03-31 11:54

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