word2vec参数调整及lda调参

一.word2vec调参 ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见 -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

xgboost的sklearn接口和原生接口参数详细说明及调参指点

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree…

lightgbm的sklearn接口和原生接口参数详细说明及调参指点

class lightgbm.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=10, max_bin=255, subsample_for_bin=200000, objective=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.…

DeepMind提出新型超参数最优化方法：性能超越手动调参和贝叶斯优化

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参…

scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

rf调参小结

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor.由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF…

gbdt调参的小结

关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 1.首先从步长和迭代次数入手,选择一个较大的步长,和较小的迭代次数.可以将步长设置为0.1,迭代次数从20-100网格搜索. 2.找到最合适的迭代次数,对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索,最大深度3-15,样本100-800. 3.找到一个最大深度,由于min_…

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结集成学习.Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

XGBoost和LightGBM的参数以及调参

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳…

XGBoost 重要参数(调参使用)

XGBoost 重要参数(调参使用) 数据比赛Kaggle,天池中最常见的就是XGBoost和LightGBM. 模型是在数据比赛中尤为重要的,但是实际上,在比赛的过程中,大部分朋友在模型上花的时间却是相对较少的,大家都倾向于将宝贵的时间留在特征提取与模型融合这些方面.在实战中,我们会先做一个baseline的demo,尽可能快尽可能多的挖掘出模型的潜力,以便后期将精力花在特征和模型融合上.这里就需要一些调参功底. 本文从这两种模型的一共百余参数中选取重要的十余个进行探讨研究.并给大家展示快速轻…

机器学习笔记——模型调参利器 GridSearchCV（网格搜索）参数的说明

GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数.但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果.这个时候就是需要动脑筋了.数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降.它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化:再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕.这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging…

pytorch adam 源码关于优化函数的调整 optimizer 调参重点

关于优化函数的调整拆下包:https://ptorch.com/docs/1/optim class torch.optim.Optimizer(params, defaults)所有优化的基类. 参数: params (iterable) —— 可迭代的Variable 或者 dict.指定应优化哪些变量.defaults-(dict):包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值).load_state_dict(state_dict)加载optimizer状态…

无刷电调基础知识以及BLHeli固件烧录和参数调整

标题: 无刷电调基础知识以及BLHeli固件烧录和参数调整作者: 梦幻之心星 sky-seeker@qq.com 标签: [#基础知识,#电调,#BLHeli,#固件,#烧录,#调参] 目录: [电调] 日期: 2021-02-01 基础知识电调 ESC代表电子速度控制器,简称为电调.电调从飞行控制器接收油门信号,并以所需速度驱动无刷电机. 电调固件电调固件是在每个电调上运行的软件,它确定电调的性能,支持的协议以及可以使用的配置接口.电调可以使用的固件取决于硬件. SimonK:最古老的两…

object detection api调参详解（兼SSD算法参数详解）

一.引言使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我…

基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

Deep learning网络调参技巧

参数初始化下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做.否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题.n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5Xavier初始法论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdfHe初始化论文:https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化:w =…

[转] TextCNN调参技巧

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9ATextCNN%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline.对于文本分类而言f…

调参、最优化、ml算法（未完成）

最优化方法调参方法 ml算法梯度下降gd grid search lr 梯度上升随机梯度下降 pca 随机梯度下降sgd 贝叶斯调参 lda 牛顿算法 knn 拟牛顿算法 kmeans 遗传算法 tree 蚁群算法 gbdt 模拟退火 xgboost 反向传播算法 lightgbm 坐标上升? svm rf 一.调参的思路: 如针对上面的问题,对x1和x2两个参数调优,假设起始点为绿色点, 1.grid search(全部交叉):计算所有上面的…

调参必备---GridSearch网格搜索

什么是Grid Search 网格搜索? Grid Search:一种调参手段:穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果.其原理就像是在数组里找最大值.(为什么叫网格搜索?以有两个参数的模型为例,参数a有3种可能,参数b有4种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个3*4的表格,其中每个cell就是一个网格,循环过程就像是在每个网格里遍历.搜索,所以叫grid search) Simple Grid Search:简单的网格搜索以2个参数的…

xgboost使用调参

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection…

GridsearchCV调参

在利用gridseachcv进行调参时,其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚,就自己找了下,具体如下: parameters = {'eps':[0.3,0.4,0.5,0.6], 'min_samples':[20,30,40]}db = DBSCAN(metric='cosine', algorithm='brute').fit(xx)grid = GridSearchCV(db, parameters, cv=5, scoring='adjusted_rand_s…