结果：找到“超参”相关内容28个，排序为按回复时间降序，搜索更多相关帖子请点击“高级”
回归实践 in Python:AUC,调参与交叉验证,超参与过拟合-课件+代码2 个回复 - 488 次查看 回归实践 in Python:AUC,调参与交叉验证,超参与过拟合-课件+代码 更详细的内容，请参考下面的截图说明！ 回归实践 in Python:AUC,调参与交叉验证,超参与过拟合-课件+代码 回归实践 in Python:AUC,调参与交叉 ...2022-6-22 14:44 - Lala-20200 - 现金交易版
人工智能(AI): Yolov3源码怎么了？一个隐藏的超参数秘密0 个回复 - 1343 次查看 Yolov3源码怎么了：一个隐藏的超参数秘密 训练Yolov3时，作者提供的源码中隐藏着一个鲜为人知的超参数scale，该参数用于在固定 的比例范围内随机缩放输入图像。有时候对该参数的微调，能够对训练结果起到奇效。 Yolo ...2019-6-18 07:39 - Mujahida - 现金交易版
百闻不如一练：随机森林等可视化调试模型超参数
9 个回复 - 2663 次查看 CDA人工智能学院：数据科学、人工智能从业者的在线学院。 数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果精选随机森林作为最终的模型，那么发现它的最佳参数 ...2020-6-11 19:24 - AIU人工智能学院 - Forum
9 个回复 - 2663 次查看 CDA人工智能学院：数据科学、人工智能从业者的在线学院。 数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果精选随机森林作为最终的模型，那么发现它的最佳参数 ...2020-6-11 19:24 - AIU人工智能学院 - Forum
机器学习算法和超参数选择艺术
0 个回复 - 547 次查看 作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院 从智能手机到航天器，机器学习算法无处不在。他们会告诉您明天的天气预报，将一种语言翻译成另一种语言，并建议您接下来想在Netflix上看什么 ...2022-6-7 14:06 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
0 个回复 - 547 次查看 作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院 从智能手机到航天器，机器学习算法无处不在。他们会告诉您明天的天气预报，将一种语言翻译成另一种语言，并建议您接下来想在Netflix上看什么 ...2022-6-7 14:06 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
百闻不如一练：随机森林等可视化调试模型超参数
0 个回复 - 501 次查看 以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（Exhaustive Grid Seaarch）方法，但时间成本 ...2022-5-25 11:02 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
0 个回复 - 501 次查看 以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（Exhaustive Grid Seaarch）方法，但时间成本 ...2022-5-25 11:02 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
量子理论在超参数密度估计中的应用
0 个回复 - 332 次查看 摘要翻译： 本文将讨论如何将非参数密度估计推广到MLE参数估计。本文以Parzen窗理论为基础，利用量子理论中概率振幅的优点，建立了一个非线性优化问题的模型，该问题的求解即使不是不可能，也是非常困难的。研究了求 ...2022-3-24 22:20 - mingdashike22 - Forum
0 个回复 - 332 次查看 摘要翻译： 本文将讨论如何将非参数密度估计推广到MLE参数估计。本文以Parzen窗理论为基础，利用量子理论中概率振幅的优点，建立了一个非线性优化问题的模型，该问题的求解即使不是不可能，也是非常困难的。研究了求 ...2022-3-24 22:20 - mingdashike22 - Forum
您需要了解的替代性超参数优化技术
0 个回复 - 883 次查看 您需要了解的替代性超参数优化技术 在进行机器学习项目时，需要遵循一系列步骤，直到达到目标为止。您必须执行的步骤之一是对所选模型进行超参数优化。此任务始终在模型选择过程之后进行（选择性能比其他模型更好的 ...2020-12-23 19:29 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 883 次查看 您需要了解的替代性超参数优化技术 在进行机器学习项目时，需要遵循一系列步骤，直到达到目标为止。您必须执行的步骤之一是对所选模型进行超参数优化。此任务始终在模型选择过程之后进行（选择性能比其他模型更好的 ...2020-12-23 19:29 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
使用Optuna进行超参数调整
0 个回复 - 2700 次查看 使用Optuna进行超参数调整 模型超参数是模型外部的配置，无法从数据中估计其值。我们无法知道给定问题上模型超参数的最佳值。我们可能会使用经验法则，复制用于其他问题的值或通过反复试验来寻找最佳值。我们调整模 ...2020-12-11 20:17 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 2700 次查看 使用Optuna进行超参数调整 模型超参数是模型外部的配置，无法从数据中估计其值。我们无法知道给定问题上模型超参数的最佳值。我们可能会使用经验法则，复制用于其他问题的值或通过反复试验来寻找最佳值。我们调整模 ...2020-12-11 20:17 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
交叉验证和超参数调整
0 个回复 - 1062 次查看 交叉验证和超参数调整 介绍 几乎每种机器学习算法都带有大量的设置，我们作为机器学习研究人员和从业人员都需要指定。这些调整旋钮（所谓的超参数）可帮助我们在优化性能时控制机器学习算法的行为，从而在偏差和方 ...2020-10-19 20:30 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 1062 次查看 交叉验证和超参数调整 介绍 几乎每种机器学习算法都带有大量的设置，我们作为机器学习研究人员和从业人员都需要指定。这些调整旋钮（所谓的超参数）可帮助我们在优化性能时控制机器学习算法的行为，从而在偏差和方 ...2020-10-19 20:30 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
机器学习中的参数与超参数之间的区别——CDA人工智能学院
0 个回复 - 811 次查看 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模 ...2020-10-6 09:33 - AIU人工智能学院 - Forum
0 个回复 - 811 次查看 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模 ...2020-10-6 09:33 - AIU人工智能学院 - Forum
机器学习的超参数是什么——CDA人工智能学院
0 个回复 - 1132 次查看 自从接触了机器学习后，在很多地方如书籍和文献中经常会看到有一类参数叫超参数（hyperparameter），其中提超参数最多的地方是在支持向量机（SVM）和深度学习（Deep Learning）中，比如支持向量机中的松弛因子：[/ba ...2020-10-2 08:24 - AIU人工智能学院 - Forum
0 个回复 - 1132 次查看 自从接触了机器学习后，在很多地方如书籍和文献中经常会看到有一类参数叫超参数（hyperparameter），其中提超参数最多的地方是在支持向量机（SVM）和深度学习（Deep Learning）中，比如支持向量机中的松弛因子：[/ba ...2020-10-2 08:24 - AIU人工智能学院 - Forum
机器学习模型的超参数调整
0 个回复 - 2007 次查看 创建机器学习模型时，将为您提供有关如何定义模型体系结构的设计选择。通常，我们不立即知道给定模型的最佳模型架构，因此，我们希望能够探索各种可能性。以真正的机器学习方式，理想情况下，我们将要求机器执行此探 ...2020-9-18 10:51 - 时光人 - Forum
0 个回复 - 2007 次查看 创建机器学习模型时，将为您提供有关如何定义模型体系结构的设计选择。通常，我们不立即知道给定模型的最佳模型架构，因此，我们希望能够探索各种可能性。以真正的机器学习方式，理想情况下，我们将要求机器执行此探 ...2020-9-18 10:51 - 时光人 - Forum
超参数在模型开发中的重要性
0 个回复 - 1052 次查看 超参数在模型开发中的重要性 机器学习（ML）开发是一个反复的过程，其中通过重复训练和评估阶段，不断提高模型做出的预测的准确性。在每个迭代中，开发人员都会不断调整某些参数。根据从先前实验中学到的信息手动选 ...2020-8-26 10:44 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 1052 次查看 超参数在模型开发中的重要性 机器学习（ML）开发是一个反复的过程，其中通过重复训练和评估阶段，不断提高模型做出的预测的准确性。在每个迭代中，开发人员都会不断调整某些参数。根据从先前实验中学到的信息手动选 ...2020-8-26 10:44 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
超参数在模型开发中的重要性
0 个回复 - 1492 次查看 超参数在模型开发中的重要性 机器学习（ML）开发是一个反复的过程，其中通过重复训练和评估阶段，不断提高模型做出的预测的准确性。在每个迭代中，开发人员都会不断调整某些参数。根据从先前实验中学到的信息手动选 ...2020-8-18 20:39 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 1492 次查看 超参数在模型开发中的重要性 机器学习（ML）开发是一个反复的过程，其中通过重复训练和评估阶段，不断提高模型做出的预测的准确性。在每个迭代中，开发人员都会不断调整某些参数。根据从先前实验中学到的信息手动选 ...2020-8-18 20:39 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
机器学习算法和超参数选择艺术——AIU人工智能学院
0 个回复 - 981 次查看 AIU人工智能学院：数据科学、人工智能从业者的在线大学。数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习[/backcolor] [/backcolor]作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院[/b ...2020-5-7 08:57 - AIU人工智能学院 - python论坛
0 个回复 - 981 次查看 AIU人工智能学院：数据科学、人工智能从业者的在线大学。数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习[/backcolor] [/backcolor]作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院[/b ...2020-5-7 08:57 - AIU人工智能学院 - python论坛
卡尔曼滤波超参数估计
2 个回复 - 1271 次查看 正在写毕业论文，程序实在不会写，有没有同学已经解决了类似的问题可以帮忙发给我我一下。我做的是债券收益率的动态因子模型的参数估计。谢谢大家。2017-10-5 19:15 - sherryhappy - 数据交流中心
2 个回复 - 1271 次查看 正在写毕业论文，程序实在不会写，有没有同学已经解决了类似的问题可以帮忙发给我我一下。我做的是债券收益率的动态因子模型的参数估计。谢谢大家。2017-10-5 19:15 - sherryhappy - 数据交流中心
【学习笔记】# 设定一些超参数
# 迭代次数
items_num = 10000
train_size = ...
0 个回复 - 846 次查看 # 设定一些超参数 # 迭代次数 items_num = 10000 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 # 每次批量抽样多少个 learning_rate = 0.12020-1-4 23:51 - ﹌夏末初～ - Forum
0 个回复 - 846 次查看 # 设定一些超参数 # 迭代次数 items_num = 10000 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 # 每次批量抽样多少个 learning_rate = 0.12020-1-4 23:51 - ﹌夏末初～ - Forum
【学习笔记】k-means
第一步：确定一个超参数k，我想要把数据聚合成几类。
举 ...
5 个回复 - 1534 次查看 k-means 第一步：确定一个超参数k，我想要把数据聚合成几类。 举例：聚合成三类，则k = 3 第二步：在样本空间中随机选择三个样本点。 依次标记为红色，绿色，蓝色 第三步：把这个三个样本点作为聚类的中心，依次计 ...2019-9-25 15:45 - 恋不再念 - Forum
5 个回复 - 1534 次查看 k-means 第一步：确定一个超参数k，我想要把数据聚合成几类。 举例：聚合成三类，则k = 3 第二步：在样本空间中随机选择三个样本点。 依次标记为红色，绿色，蓝色 第三步：把这个三个样本点作为聚类的中心，依次计 ...2019-9-25 15:45 - 恋不再念 - Forum
深度学习和神经网络入门指南(二)神经网络超参数调整，正则化
17 个回复 - 7741 次查看 本文的主题是有关超参数调整，正则化，批量归一化等。主要参考了Andrew Ng教授的deeplearning.ai（深度学习项目）的第2部分。上篇帖子：深度学习和神经网络入门指南(一) 这次我们将探讨这些神经网络的内部工作原理 ...2018-11-15 10:48 - 东方祥 - Forum
17 个回复 - 7741 次查看 本文的主题是有关超参数调整，正则化，批量归一化等。主要参考了Andrew Ng教授的deeplearning.ai（深度学习项目）的第2部分。上篇帖子：深度学习和神经网络入门指南(一) 这次我们将探讨这些神经网络的内部工作原理 ...2018-11-15 10:48 - 东方祥 - Forum
一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法
0 个回复 - 530 次查看 摘要：基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长，与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力，相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响 ...2018-1-27 16:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 530 次查看 摘要：基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长，与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力，相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响 ...2018-1-27 16:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
请问卡尔曼滤波的超参数如何估计以及初值如何定，以及相应的matlab程序怎么写？
1 个回复 - 2345 次查看 RT，我最近需要利用kalman滤波对多个相关数据滤去噪声，取其共同变量，看了好几天的滤波，但是不知道其对应的参数A,F等如何决定以及初值应该怎么取，我看高铁梅的《计量经济学分析方法与建模》那本书里面提到可以使用 ...2015-10-14 19:25 - TenseAboy - MATLAB等数学软件专版
1 个回复 - 2345 次查看 RT，我最近需要利用kalman滤波对多个相关数据滤去噪声，取其共同变量，看了好几天的滤波，但是不知道其对应的参数A,F等如何决定以及初值应该怎么取，我看高铁梅的《计量经济学分析方法与建模》那本书里面提到可以使用 ...2015-10-14 19:25 - TenseAboy - MATLAB等数学软件专版
有指导机器学习超参数的交叉验证智能优化
0 个回复 - 704 次查看 摘要：不合理的模型超参数会导致有指导机器学习过拟合或欠拟合,文中提出模型超参数的交叉验证智能优化方法：利用交叉验证评价不同参数下的学习性能,在此基础之上构建智能寻优技术路线.实验结果表明：利用交叉验证性目 ...2017-9-16 12:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 704 次查看 摘要：不合理的模型超参数会导致有指导机器学习过拟合或欠拟合,文中提出模型超参数的交叉验证智能优化方法：利用交叉验证评价不同参数下的学习性能,在此基础之上构建智能寻优技术路线.实验结果表明：利用交叉验证性目 ...2017-9-16 12:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
用EVIEWS做两因素CIR模型的估计，状态空间模型怎么写啊，还有超参数的初始值怎么设定
2 个回复 - 2933 次查看 用EVIEWS做两因素CIR模型的估计，状态空间模型怎么写啊，还有超参数的初始值怎么设定啊？请高人指点一下，论文要用啊。 r_5=(-2*c1*c2((log2+0.5*log((c1+c3)^2+2*c4)+2.5*(c1+c3+((c1+c3)^2+2*c4)^0.5)-log(2*((c1 ...2012-2-28 13:29 - hhchang1988 - EViews专版
2 个回复 - 2933 次查看 用EVIEWS做两因素CIR模型的估计，状态空间模型怎么写啊，还有超参数的初始值怎么设定啊？请高人指点一下，论文要用啊。 r_5=(-2*c1*c2((log2+0.5*log((c1+c3)^2+2*c4)+2.5*(c1+c3+((c1+c3)^2+2*c4)^0.5)-log(2*((c1 ...2012-2-28 13:29 - hhchang1988 - EViews专版
