国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【04-提升模型性能：集成學(xué)習(xí)與超參數(shù)優(yōu)化】

1年前作者：是阿牛啊分類(lèi)：Toy博客閱讀(15)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【04-提升模型性能：集成學(xué)習(xí)與超參數(shù)優(yōu)化】。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

前言

??在前幾篇博文中，我們已經(jīng)介紹了一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、Scikit-learn的核心工具與技巧，以及如何評(píng)估模型性能。本篇博文將重點(diǎn)講解兩個(gè)可以顯著提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的高級(jí)策略：集成學(xué)習(xí)和超參數(shù)優(yōu)化。
【04-提升模型性能：集成學(xué)習(xí)與超參數(shù)優(yōu)化】,Python機(jī)器學(xué)習(xí)編程,機(jī)器學(xué)習(xí)回歸預(yù)測(cè),計(jì)算機(jī)視覺(jué),集成學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能,性能優(yōu)化,python,scikit-learn,sklearn

集成學(xué)習(xí)

??集成學(xué)習(xí)是一種策略，通過(guò)組合多個(gè)學(xué)習(xí)算法來(lái)獲得比單一模型更好的預(yù)測(cè)性能。以下是兩種主要的集成學(xué)習(xí)方法。

Bagging

??Bagging（Bootstrap Aggregating）是一種廣泛使用的集成技術(shù)，它通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型減少方差，提升穩(wěn)定性。隨機(jī)森林就是一種基于決策樹(shù)的Bagging算法。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-861685.html

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 創(chuàng)建隨機(jī)森林分類(lèi)器實(shí)例
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 訓(xùn)練模型
rf_clf

到了這里，關(guān)于【04-提升模型性能：集成學(xué)習(xí)與超參數(shù)優(yōu)化】的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

RTX 4090深度學(xué)習(xí)性能實(shí)測(cè)奉上！模型訓(xùn)練可提升60~80%
近期，我們對(duì) RTX 4090渦輪版進(jìn)行了完整的整機(jī)測(cè)試，本篇文章將分別圍繞單卡，4卡，8卡RTX4090性能測(cè)試結(jié)果展開(kāi)分享，以全面評(píng)估其相比上代RTX30系列的性能優(yōu)勢(shì)。首先讓我們一起看看本次測(cè)試的硬件配置。簡(jiǎn)單介紹一下本次使用的平臺(tái)為超微SYS-420GP-TNR，這款GPU系統(tǒng)針對(duì)
2023年04月09日
瀏覽(21)
從GPU到FPGA：深度學(xué)習(xí)模型加速技術(shù)的提升及優(yōu)化！
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 隨著移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)(如移動(dòng)終端、手機(jī)等)的普及，深度學(xué)習(xí)在移動(dòng)端上的應(yīng)用變得越來(lái)越多。而移動(dòng)端硬件資源有限，當(dāng)遇到高維度、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，移動(dòng)端上深度學(xué)習(xí)算法的性能會(huì)受到影響。為了解決這一問(wèn)題，近年來(lái)研究者們不斷探索
2024年02月14日
瀏覽(22)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)與超參數(shù)的區(qū)別是什么?
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，參數(shù)和超參數(shù)是兩個(gè)非常重要但概念上不同的元素。它們的主要區(qū)別在于它們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練和構(gòu)建中的角色和如何被確定。參數(shù)（Parameters）定義：參數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)的變量。這些包括權(quán)重（weights）和偏差（biases）。確定方式：參數(shù)是通過(guò)訓(xùn)練
2024年01月22日
瀏覽(14)
性能優(yōu)化實(shí)踐：一行代碼性能提升幾十倍？
Part1 問(wèn)題背景在一般的互聯(lián)網(wǎng)公司，大家都非常忙碌?；顑菏怯肋h(yuǎn)干不完的。這時(shí)候，我建議先做重要的事情。試想：一個(gè)人永遠(yuǎn)都在做「緊急不重要」的事情，他的產(chǎn)出必然是非常低的。這就是為什么「重要不緊急」在第二象限，僅僅排在「重要且緊急」后面。所以對(duì)于
2024年04月28日
瀏覽(19)
探索人工智能 | 模型訓(xùn)練使用算法和數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化
模型訓(xùn)練是指使用算法和數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化的過(guò)程。模型訓(xùn)練一般包含以下步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型部署、持續(xù)優(yōu)化。數(shù)據(jù)收集是指為機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)分析任務(wù)收集和獲取用于訓(xùn)練或分析的數(shù)
2024年02月12日
瀏覽(29)
【深度學(xué)習(xí)PyTorch入門(mén)】6.Optimizing Model Parameters 優(yōu)化模型參數(shù)
現(xiàn)在我們有了模型和數(shù)據(jù)，是時(shí)候通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)上的參數(shù)來(lái)訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試我們的模型了。訓(xùn)練模型是一個(gè)迭代過(guò)程；在每次迭代中，模型都會(huì)對(duì)輸出進(jìn)行猜測(cè)，計(jì)算其猜測(cè)中的誤差（損失），收集相對(duì)于其參數(shù)的導(dǎo)數(shù)的誤差（如我們?cè)谏弦还?jié)中看到的），并使用梯度下
2024年01月24日
瀏覽(24)
nginx參數(shù)調(diào)優(yōu)能提升多少性能
nginx安裝后一般都會(huì)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，網(wǎng)上找找也有很多相關(guān)文章，但是這些參數(shù)優(yōu)化對(duì)Nginx性能會(huì)有多大影響？為此我做個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)測(cè)試下這些參數(shù)能提升多少性能。聲明一下，測(cè)試流程比較簡(jiǎn)單，后端服務(wù)也很簡(jiǎn)單，測(cè)試時(shí)間也很短，所以實(shí)驗(yàn)并不嚴(yán)謹(jǐn)，結(jié)果僅作參考，
2024年02月06日
瀏覽(20)
ES性能優(yōu)化最佳實(shí)踐- 檢索性能提升30倍！
????????Elasticsearch是被廣泛使用的搜索引擎技術(shù)，它的應(yīng)用領(lǐng)域遠(yuǎn)不止搜索引擎，還包括日志分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控、內(nèi)容推薦、電子商務(wù)平臺(tái)、企業(yè)級(jí)搜索解決方案以及許多其他領(lǐng)域。其強(qiáng)大的全文搜索、實(shí)時(shí)索引、分布式性能和豐富的插件生態(tài)系統(tǒng)使其成為了許多不同
2024年02月08日
瀏覽(27)
【Qt 性能優(yōu)化】理解與優(yōu)化Qt信號(hào)槽機(jī)制 - 提升應(yīng)用性能的關(guān)鍵策略
在這個(gè)科技日新月異的時(shí)代，軟件開(kāi)發(fā)不僅僅是編寫(xiě)代碼，更是一種藝術(shù)。正如著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Edsger Dijkstra 所說(shuō)：“計(jì)算機(jī)科學(xué)并不僅僅關(guān)于機(jī)器，而是更多地關(guān)于人的智慧。” Qt框架，作為一個(gè)深受廣大開(kāi)發(fā)者喜愛(ài)的跨平臺(tái)應(yīng)用程序和用戶界面開(kāi)發(fā)框架，其核心機(jī)制之
2024年02月20日
瀏覽(31)
19ContraBERT：頂會(huì)ICSE23 數(shù)據(jù)增強(qiáng)+對(duì)比學(xué)習(xí)+代碼預(yù)訓(xùn)練模型，提升NLP模型性能與魯棒性：處理程序變異（變量重命名）【網(wǎng)安AIGC專(zhuān)題11.15】
隨著大規(guī)模代碼的崛起，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 成為了提高代碼預(yù)訓(xùn)練模型性能的有效手段。這些預(yù)訓(xùn)練模型在廣泛的下游任務(wù)中表現(xiàn)出色，如自然語(yǔ)言處理和程序語(yǔ)言處理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT這樣的模型在預(yù)訓(xùn)練階段通過(guò)大規(guī)模代碼數(shù)據(jù)學(xué)到通用的表示，并在下游任務(wù)上進(jìn)
2024年02月05日
瀏覽(34)