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xgboost调参
如何选择深度强化学习算法:MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法
请根据实际任务需要去选择他们,在强化学习的子领域(多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法):离散动作空间推荐:DuelingDoubleDQN(D3QN)连续动作空间推荐:擅长
调参
就用
汀、人工智能
·
2023-12-18 12:18
#
#
强化学习相关技巧(调参
画图等)
人工智能
深度学习
强化学习
深度强化学习
DDPG
SAC
PPO
股票价格预测 | Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型(含
XGBoost
特征重要性衡量)
文章目录效果一览文章概述模型描述源码设计效果一览文章概述Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型(Stock-Prediction)DataExtractionFormattingdatafortimeseriesFeatureengineering(FeatureImportanceusingX
算法如诗
·
2023-12-18 12:36
股票价格预测(SPP)
python
ARIMA
LSTM
股票预测模型
XGBoost
19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估
文章目录解决问题设计DMRS仿真参数仿真结果解决问题多普勒/扩展影响十分显著,设计用于信道估计时,需要考虑解
调参
考信号,5G用DMRS结构而不是CRS结构,因此需要为高速UE设计DMRS结构,DMRS设计是为了提高信道估计并减低
山丘之王岳岳
·
2023-12-18 09:09
5G
NR
NTN
PHY文献阅读
5G
分布式事务的四种解决方案
一、两阶段提交(2PC)两阶段提交(Two-phaseCommit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协
调参
与者的行为,并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
青春埋在这
·
2023-12-18 09:34
xgboost
机器学习算法通俗理解
本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解
xgboost
其思想:
XGBoost
(eXtremeGradientBoosting)是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree
DJ.马
·
2023-12-18 06:39
#
机器学习
机器学习
算法
分类
SpringBoot进行自然语言处理,利用Hanlp进行文本情感分析
:CSDN主页放风讲故事每日一句:努力一点,优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用Map描述用文件夹描述数据集实现训练分词特征提取
调参
调参
训练模型分类情感分析四
放风讲故事
·
2023-12-18 03:45
spring
boot
自然语言处理
easyui
基于DigiThread的仿真模型
调参
功能
仿真模型
调参
是指通过调整模型内部的参数值,使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。
迪捷软件
·
2023-12-17 23:53
DigiThread
算法
协同仿真
仿真建模
C# WPF上位机开发(内嵌虚拟机的软件开发)
这中间,开发者可以自己
调参
数、写脚本,十分方便。在所有的配置都ok之后,直接导出为c、c#code,变成最终的软件输出,部署到客户的电脑上面。其实要做到这一点,也不是很复杂。一种
嵌入式-老费
·
2023-12-17 07:03
C#
WPF上位机开发
c#
开发语言
时序预测 | Python实现GRU-
XGBoost
组合模型电力需求预测
时序预测|Python实现GRU-
XGBoost
组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现GRU-
XGBoost
组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及
机器学习之心
·
2023-12-17 04:04
#
XGBoost极限梯度提升树
#
GRU门控循环单元
组合优化
GRU-XGBoost
时序预测
电力需求预测
时序预测 | Python实现LSTM-Attention-
XGBoost
组合模型电力需求预测
时序预测|Python实现LSTM-Attention-
XGBoost
组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现LSTM-Attention-
XGBoost
组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及
机器学习之心
·
2023-12-17 04:04
#
XGBoost极限梯度提升树
#
LSTM长短期记忆神经网络
组合优化
python
LSTM-Att-XG
LSTM-Attention
XGBoost
电力需求预测
50 行代码,看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理!
初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位
调参
、测试有一定帮助,项目演示效果如下
爬遍天下无敌手
·
2023-12-16 15:47
cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢?看我50行代码解决
在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题,比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等,在这里呢,我给大家分享一个小的项目案例,大家可以结合我的案例,通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位
调参
weixin_39920397
·
2023-12-16 15:46
cvtcolor
python
opencv
opencv项目案例
python
info()怎么看
python
opencv
findcontours
python
opencv
图像切割
python
opencv
界面按钮
算法工程师-机器学习面试题总结(8)
目录1.
Xgboost
和GBDT有什么异同?优点是什么?2.为什么
xgboost
训练会那么快,主要优化点是什么?3.
xgboost
是如何处理缺失值的?
学术菜鸟小晨
·
2023-12-16 15:34
python
数据分析
lightgbm
调参
的关键参数
提高准确率:learning_rate:学习率.默认值:0.1
调参
策略:最开始可以设置得大一些,如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。
徐卜灵
·
2023-12-16 04:42
(代码详解)绘制气泡图+详细讲解图例设置+如何正确理解气泡图+气泡大小、颜色+
调参
目录气泡图简介:一、导入库二、准备数据三、画气泡图--基础版四、画气泡图--进阶版一(控制气泡大小)解读气泡图:五、画气泡图--进阶版二(控制气泡颜色)(一)用参数c控制气泡颜色(二)用for循环的方法控制气泡颜色(三)给气泡分配指定的颜色(调整气泡颜色分配)六、添加图例(一)图例的一些基本设置--参数讲解(二)图例的排列方式--横向排放(三)调整图例可视化图形大小及透明度(四)给图例添加标题(五
青春之我_XP
·
2023-12-16 00:29
机器学习
数据挖掘
人工智能
数据可视化
数据分析
python
信息可视化
(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)
目录一、完整代码二、
调参
目的介绍三、代码详解(分段介绍)第一步:导入库第二步:导入数据第三步:处理数据第四步:创建一个名为"line"的Line对象第五步:添加数据第六步:设置全局选项(1)折线图标题设置
青春之我_XP
·
2023-12-16 00:59
python
信息可视化
数据分析
机器学习
数据挖掘
echarts
(代码详解)plt.bar()+plt.text()+画直方图/柱状图+
调参
美化+修改图的背景颜色+添加网格线+设置直方图的随机填充颜色
目录一、目的:二、数据集:三、完整代码:四、代码解析(上面的完整代码分开讲解):(一)plt.bar()参数补充1:分别给每根柱子设置宽度补充2:使每根柱子的填充颜色随机(二)plt.tetx()参数(三)修改背景颜色(四)添加网格线(五)写个for循环,将plt.bar()和plt.text()整合到一起一、目的:下面介绍如何利用python画直方图/柱状图,并且美化,得到如下图:二、数据集:导
青春之我_XP
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2023-12-16 00:58
python
Course2-Week4-决策树
构建决策树——多元输入特征2.4构建决策树——连续的输入特征2.5构建回归树——连续的输出结果(选修)2.6代码实现-递归构建单个决策树3.决策树集合3.1使用决策树集合3.2袋装决策树3.3随机森林3.4
XGBoost
虎慕
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2023-12-16 00:28
#
机器学习-吴恩达
决策树
算法
机器学习
特权FPGA学习笔记
vivadoHLS------------->RTL门电路,省去了HDL语言的中间转换,可以看作是C向C#的演进,基于zynq面向以前使用C的开发人员,但是个人觉得,HDL存在且未被C取代,工具的着眼点就是面向底层
调参
chinxue2008
·
2023-12-15 11:25
fpga开发
学习
笔记
m1通过源码编译
xgboost
4j的jar
1、下载源码gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/
xgboost
cd
xgboost
编译
xgboost
的动态链接库dylib,m1源码编译
xgboost
的动态链接库
纷飞梦雪
·
2023-12-15 02:36
人工智能
jar
java
xgboost
人工智能
【Python百宝箱】从平凡到卓越:如何通过评估和调优提升机器学习模型质量
本文将引导您探索scikit-learn、
XGBoost
、LightGBM和CatBoost等流行工具库,详细介绍它们提供的模型评估工具和调优技巧。
friklogff
·
2023-12-14 18:22
人工智能
python
开发语言
机器学习
ESP32使用mpu6050以及pid
调参
pid//pid参考教程https://www.xpstem.com/article/10120#include#includeMPU6050mpu6050(Wire);//pid相关参数unsignedlonglastTime;doubleInput,Output,Setpoint;doubleITerm,lastInput;doublekp,ki,kd;intSampleTime=1000;/
dsxcode
·
2023-12-07 00:20
ESP32
ESP32
pid
PID
mpu6050
【学习记录】PID原理学习以及在matlab/simulink中实现PID
调参
PID是什么PID:基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P(proportional)+积分I(integral)+微分D(derivative)”,是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式:比例P(proportional)+积分I(integral)+微分D(derivative)现在——过去——将来实例使用比例控制(P)r:希望输出x:实际输出e:误差(error)在simulin
dumpling0120
·
2023-12-06 18:46
matlab
matlab
学习
开发语言
【HyperQuest】
调参
以此篇文章记录我的
调参
结果和个人总结,如果大家有更好的效果,欢迎留言交流~2
调参
思路最开始:没有regulation,learningrate较大,网络模型简单如果train和test接近且准确率高,说明模型
MORE_77
·
2023-12-06 17:22
深度学习
深度学习
【PID学习笔记 5 】控制系统的性能指标之一
写在前面PID在实际工程中最重要的工作就是
调参
,那么首先就要了解控制系统的性能指标。上文最后简要介绍了控制系统的基本要求,本文开始将系统学习控制系统的性能指标,内容比较多,初步计划是分三节来讲解。
MJY@二进制
·
2023-12-06 15:28
#
PID学习笔记
算法
人工智能
stm32
Gradient Boosting Machines
training_frame=train,model_id="GBM",nfolds=10,validation_frame=valid)h2o.varimp(m)h2o.performance(m,test)
调参
数
Liam_ml
·
2023-12-06 15:22
求助,有关Kriging 代理模型相关问题
还有就是Matlab里面提供的KrigingToolbox使用工具感觉有点麻烦,不知道怎么
调参
数运用。
Taylor .
·
2023-12-06 14:08
代理模式
算法
ZFS管理手册:第七章池的属性
比如设置标签、默认挂载选项和其他可
调参
数。对于ZFS,同样是可以设置的,而且它要复杂得多。它允许我们修改括池及其包含的dataset的属性。因此,我们可以根据自己的喜好或需要“调优”文件系统。
Kyle__Shaw
·
2023-12-06 11:34
zfs
linux
运维
java
【模型可解释性系列一】树模型-拿到特征重要度-打印关键因素
常用的树模型
xgboost
、lightgbm这两个模型经常被使用,具体原理不讲了,可以巴拉一下之前的博客,为了面试曾经很认真的推导整理过资料,已经放在博客上,与有缘人共享。
凝眸伏笔
·
2023-12-06 00:36
ML
机器学习
人工智能
uniapp实现表格的多选功能
最近需要做一个数据多选功能,我用到了uniapp的table组件,这个组件自带多选的功能,只需要将type设置为section然后官方给出了多选触发事件该事件的回
调参
数中,返回index和vlaue,而
陌笑忆伤
·
2023-12-05 21:36
uni-app
阻抗控制下机器人接触刚性环境振荡不稳定进行阻抗调节
md=5虚拟阻抗为:kd=100,bd=10,md=10性能滤波函数的Bode图:bode(1e5/(0.0005*s^2+5*s+1))bode(5e4/(0.1*s^2+3*s+1))性能低通滤波
调参
FL17171314
·
2023-12-05 20:46
机器人
在Vue的组件事件中,如何传自定义参数
如@change事件如果我们直接在函数后面写上自定义的参数,那么是会丢失原先的回
调参
数的//错误写法@change="changeFunc(arg)"正确写法//arg1、arg2是自定义的参数@change
LuckyVc
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2023-12-05 13:20
C++ 文件操作之配置文件读取
C++文件操作之配置文件读取在项目应用时常常会涉及一些
调参
工作,如果项目封装成了.exe或者.dll,那么频繁
调参
多次编译是一件十分低效的事情,如果代码算法或者逻辑是一定的,那么参数完全可以通过读入配置文件来获取之前在用
明月醉窗台
·
2023-12-05 07:28
C++特性
c++
开发语言
windows
visual
studio
粒子群算法
调参
支持向量回归进行预测(PSO-SVR)Python实现
目录一、算法简介二、示例1.导入库包、数据以及数据预处理2.利用粒子群算法调优参数gamma和C3.模型训练与预测4.对模型进行性能评估5.结果展示三、代码总结SVR.pyPSO_SVR.py一、算法简介SVR(支持向量回归)是一种有效的非线性回归方法,它可以通过寻找一组最优参数来拟合数据。粒子群算法是一种优化算法,可以用于找到最佳的SVR参数。以下是使用粒子群算法进行SVR参数调优的步骤:确定S
镜子kk
·
2023-12-05 06:26
算法
回归
数据挖掘
支持向量机
056B R包ENMeval教程-基于R包ENMeval对MaxEnt模型优化
调参
和结果评价制图(更新)
056B-1资料下载056B-2R包ENMeval在MaxEnt模型优化
调参
中的经典案例解读056B-3R软件和R包ENMeval工具包安装056B-4R软件和R包ENMeval安装报错解决办法056B
生信小窝
·
2023-12-04 17:19
java
python
开发语言
055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化
调参
教程 2022.01.03更新
055B-1软件-文献-数据等055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法(理论课程)055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据(避免过拟合)055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参数优化内容(理论课程)055B-9基
生信小窝
·
2023-12-04 17:48
r语言
开发语言
人工智能
055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化-MaxEnt
调参
教程--更新日期2021-9
055B-1视频附带资料下载和密码:软件-数据-文献下载-持续更新055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法(理论课程)055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据(避免过拟合)055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参
生信小窝
·
2023-12-04 17:47
r语言
基于
XGBoost
的中国GDP分析与预测(上)
摘要...1第1章绪论...11.1研究背景...11.2研究意义...11.3课程设计的主要内容...2第2章国内生产总值数据预处理...32.1数据集概述...32.1.1数据来源...32.1.2数据指标含义...32.2数据清洗...42.2.1缺失数据处理...42.2.2清除冗余数据...52.3数据变换...62.3.1数据规范化处理...6第3章国内生产总值年度数据分析...73.
葳蕤Vantal
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2023-12-04 07:45
python
课程设计
机器学习
【自然语言处理】【大模型】VeRA:可
调参
数比LoRA小10倍的低秩微调方法
VeRA:可
调参
数比LoRA小10倍的低秩微调方法《VeRA:Vector-basedRandomMatrixAdaptation》论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.11454
BQW_
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2023-12-04 02:32
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
LoRA
PEFT
微调
SHAP(四):NHANES I 生存模型
它旨在说明SHAP值如何能够以传统上仅由线性模型提供的清晰度解释
XGBoost
模型。我们在数据中看到有趣的非线性模式,这表明了这种方法的潜力。
rgb2gray
·
2023-12-03 13:57
数据挖掘
数据挖掘
python
回归
人工智能
机器学习
SHAP(六):使用
XGBoost
和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测
SHAP(六):使用
XGBoost
和HyperOpt进行信用卡欺诈检测本笔记本介绍了
XGBoost
Classifier在金融行业中的实现,特别是在信用卡欺诈检测方面。
rgb2gray
·
2023-12-03 13:27
数据挖掘
python
数据挖掘
机器学习
回归
人工智能
SHAP(五):使用
XGBoost
进行人口普查收入分类
SHAP(五):使用
XGBoost
进行人口普查收入分类本笔记本演示了如何使用
XGBoost
预测个人年收入超过5万美元的概率。它使用标准UCI成人收入数据集。要下载此笔记本的副本,请访问github。
rgb2gray
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2023-12-03 13:25
数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
算法工程师面试八股(搜广推方向)
偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDT
XGBoost
二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点
贪钱算法还我头发
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2023-12-03 03:29
Data
Structures
and
Algorithms
算法工程师
面经
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机器学习
深度学习
人工智能学习4(特征选择)
()或者是print就可以显示绘图结果或者是显示打印结果,pycharm需要(matplotlib.pyplot)文章目录编译工具:PyCharm特征选择嵌入法特征选择练习:糖尿病预测选取特征值,使用
XGBoost
yyuanse
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2023-12-02 15:10
人工智能
人工智能
学习
python
SHAP(三):在解释预测模型以寻求因果见解时要小心
当与SHAP等可解释性工具配合使用时,
XGBoost
等预测机器学习模型会变得更加强大。这些工具确定输入特征和预测结果之间信息最丰富的关系
rgb2gray
·
2023-12-02 11:32
数据挖掘
python
数据挖掘
机器学习
回归
人工智能
【Python | 机器学习】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法(含源代码)
PermutationImportance2.2内置特征重要性(coef_或feature_importances_)2.3Leave-one-out2.4相关性分析2.5递归特征消除RecursiveFeatureElimination2.6
XGBoost
旅途中的宽~
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2023-12-01 02:00
Python3常用到的函数总结
机器学习系列文章
机器学习
python
人工智能
特征
玄学
调参
实践篇 | 深度学习模型 + 预训练模型 + 大模型LLM
这篇主要简单记录一些
调参
实践,无聊时会不定期更新~文章目录0、学习率与batch_size判断1、Epoch数判断2、判断模型架构是否有问题3、大模型-计算量、模型、和数据大小的关系4、大模型
调参
相关论文经验总结
#苦行僧
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2023-12-01 00:37
NLP
#
LLM微调
机器学习理论知识
深度学习
人工智能
大模型
llm
自然语言处理
计算机视觉
关于TC264单片机与智能车摄像头循迹的一些学习心得
其中关于PID的部分在之前我已经上传过了,这篇文章主要讲怎么实现循迹与舵机的位置式PID
调参
和电机的增量式
调参
的一些心得。
Young member
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2023-11-30 19:55
单片机
嵌入式硬件
Deep Learning(wu--84)
文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题
调参
BNsoftmaxframework2
怎么全是重名
·
2023-11-30 13:06
Deep
Learning
深度学习
人工智能
各种boost全梳理,一文搞定boosting模型
下列的这些算法就是常见的Boosting算法:AdaBoost、GBDT、
XGBoost
、LightGBM和C
lucifer777
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2023-11-30 07:29
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