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自动化机器学习（AutoML）之自动贝叶斯调参
一、Python实现自动贝叶斯调整超参数
【导读】机器学习中，调参是一项繁琐但至关重要的任务，因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时，网格和随机搜索不需要人力，但需要很长的运行时间。因此，诞生了许多自…
Python机器学习10——梯度提升
本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序
参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.
本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学…
5分钟实现「视频检索」：基于内容理解，无需任何标签
Notebook 教程：text-video retrieval
「视频检索」任务就是输入一段文本，检索出最符合文本描述的视频。随着各类视频平台的兴起和火爆，网络上视频的数量呈现井喷式增长，「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需求。传统的视频…
随机森林算法（python实现）
前言 随机森林是基于决策树（Decision Tree）的优化版本。
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning&…
数据挖掘入门_Task04
线性回归模型
线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 可以直接使用sklearn建立线性模型：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model LinearRegression(n…
Xgboost参数调优的完整指南及实战
引言
Xgboost是一种高度复杂的算法可以处理各种各样的数据。相信每个用过Xgboost的人都有过这样的感受：利用Xgboost构建模型十分简单，但是用Xgboost来调参提升模型就很难了。该算法使用多个参数。为了改进模型，必须对参数进行优化。但是我们…
机器学习实战：Python基于GBM梯度提升机进行预测（十四）
这篇干货很硬，喜欢的小伙伴点个赞/收藏，持续更新！ 文章目录 1.前言1.1 GBM的介绍1.2 GBM的应用 2. scikit-learn实战演示2.1 分类问题2.2 回归问题 3. GBM超参数3.1 决策树数量（n_estimators）3.2 样本数量（…
task4 建模调参
1 读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)note: 将整型变量的类型尽量压缩，逐步判断并转化为int8,int16,int32,int64
def reduce_mem_usage(df):""" iterate through all the columns …
00、机器学习中的调参思想
文章目录 一、优化参数1、网格搜索：(1)自动网格化搜索：GridSearchCV 2. learning_curve （）：调参 二、机器学习中调参的基本思想1、泛化误差2、调参偏差 vs 方差（选读） 三、XGBoost调参思想综合调…
机器学习实战 | LightGBM建模应用详解
作者：韩信子ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/205 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 …
数据挖掘入门项目二手交易车价格预测之建模调参
文章目录 目标步骤1. 调整数据类型，减少数据在内存中占用的空间2. 使用线性回归来简单建模3. 五折交叉验证4. 模拟真实业务情况5. 绘制学习率曲线与验证曲线6. 嵌入式特征选择6. 非线性模型7. 模型调参（1） 贪心调参（2）…
Xgboost回归四种调参方法及Python简单实现
前言
Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。
本文将关注以下几个问题：
1.Xgboost哪些参数需要调参ÿ…
——卷积神经网络之池化pooling 上采样upsample与降采样downsample(下采样)(subsample)(nn.MaxPool2d))
深度学习与神经网络(七)——卷积神经网络之池化pooling 上采样upsample与降采样downsample(下采样)(subsample)(nn.MaxPool2d)
池化层pooling与采样 upsample与downsample upsample(interpolating)是上采样，是图片的放大 unpool是上采样的一种 downsample(subsample)是下采样，是图片的缩小 在卷积神经网络中使用的采样方式就是pooling，有点类似下采样，但不太…
_XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）)
机器学习系列(12)_XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）
原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost by Aarshay Jain 原文翻译与校对：MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.mlgmail.com) 时间：2016年9月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/5266…
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Subsample子采样(CloudCompare软件)
之前一直以为CC软件里面没有子采样这个功能，不过找了找之后发现还是有的，感觉这些小的功能挺有意思的，所以也就记录一下。 文章目录 一、Random采样二、space采样三、octree采样四、小结 一、Random采样 有时候我总是喜欢使用一些小的样本来…
有放回随机抽样：重要参数subsample
原理透析 确认了有多少棵树之后，我们来思考一个问题：建立了众多的树，怎么就能够保证模型整体的效果变强呢？集成的目的是为了模型在样本上能表现出更好的效果，所以对于所有的提升集成算法，每构建一个评估器&…
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【转载】扩增子测序数据标准化——随机重抽样(Subsample)
在扩增子测序数据分析时，需要对每个样本的序列总数做标准化，即通过随机重抽样(subsample，也作resample)，使每个样本含有相同数目的序列。标准化的OTU/ASV丰度表是计算alpha多样性、beta多样性（例如PCoA、NMDS排序图&am…
。”)
System.ArgumentException:“该委托必须有一个目标(且仅有一个目标)。”
正常情况
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace BeginInvokeTest
{internal class Program{static void Main(string[] args){Test t new Test();t.Printed T_Printed;t.Call(&q…
vs c# “System.ArgumentException”类型的未经处理的异常在 mscorlib.dll 中发生 其他信息: 已添加了具有相同键的项。
字典不能添加已经存在的key,已经有key 1,再添加就报错了。