一.GBM参数 总的来说GBM的参数可以被归为三类: 树参数:调节模型中每个决策树的性质 Boosting参数:调节模型中boosting的操作 其他模型参数:调节模型总体的各项运作 1.树参数 现在我们看一看定义一个决策树所需要的参数.注意我在这里用的都是python里scikit-learn里面的术语,和其他软件比如R里用到的可能不同,但原理都是相同的. min_ samples_split  定义了树中一个节点所需要用来分裂的最少样本数. 可以避免过度拟合(over-fitting).如果

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

写在前面 上一篇:DDD 领域驱动设计-看我如何应对业务需求变化,愚蠢的应对? "愚蠢的应对",这个标题是我后来补充上的,博文中除了描述需求变化.愚蠢应对和一些思考,确实没有实质性的应对,文不对题,实在惭愧. 这次应对,我们从领域模型开始. 领域模型思考 业务需求变化,关于领域模型的调整,上一篇我只给出了一些思考,但这段内容,我觉得是那篇博文最重要的地方,不知道你仔细看了没,我一直在强调"回复的概念",以及之前领域模型没有"回复"所造成的一些问题

继上节课Fisker老师对ZBrush中对渲染和灯光起到重要作用的Light和LightCap进行了具体讲解之后,本节课继续研究Render(渲染)和Light及LightCap相结合会产生什么样的效果. 查看详细的视频教程可直接前往:http://www.zbrushcn.com/qita/zbrush-xuanran-bufen2.html 这里以Fisker老师雕刻的作品为例.首先调整Light里的参数,按照模型从上往下的顺序.将Intensity[强度]设置为1,Ambient值设置为7

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

网站布局属性:盒模型:调整元素间距float浮动:竖排的块级元素改成横排position定位:重叠元素,精确控制元素位置 能用盒模型,不用float,能用浮动,不用定位

https://blog.csdn.net/varyall/article/details/81173326 如今在银行.消费金融公司等各种贷款业务机构,普遍使用信用评分,对客户实行打分制,以期对客户有一个优质与否的评判.但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类! A卡(Application score card)申请评分卡 B卡(Behavior score card)行为评分卡 C卡(Collection score card)催收评分卡 评分机制的区别在于: 1.使用的时间不同

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价

创建自定义的用户模型类  1. 用命令创建users 应用 2. 将users 注册到settings.py INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'rest_framewor

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解

MVC框架 一个实现 MVC 模式的应用包含模型.视图.控制器 3 个模块: 模型:封装了应用的数据和业务逻辑,负责管理系统业务数据 视图:负责应用的展示 控制器:负责与用户进行交互,接收用户输入.改变模型.调整视图的显示 基于MVC架构模式的 Java Web 开发 采用了 Servlet + JSP + JavaBean 的技术实现 基于MVC架构模式的 Java Web 开发步骤 1. 定义一系列的 Bean 来表示数据 2. 使用一个 Dispatcher Servlet 和控制类来处理

本章目的:为了量产品的产能与合格率,重视3d图纸. 1.前言 作者希望本文能引起重视,是那些刚入行业的菜鸟: 还有只用2d图纸,便能绘制出能量产合格品的前辈大牛工程师. 2.3d图纸不合格的现状及典型例子 现状是:3d图纸的绘制没有规范性(虽然已经有了国家标准GB/T 26099),其绘制标准化并不引起重视.简单来说,只要模型能画出来,怎么画都行,甚是是好坏都无所谓. 很多公司和工程师都认为3d图纸是一种辅助2d图纸绘制的工具,结果导致产能与合格率很低却不自知. 导致这种现状的侧面原因有太多太多

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   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/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据,而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型,因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题,更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据,开发者可以通过使用Quick BI建立起多层次多粒度的取数模型. 在构建取数模型前,简单介绍一下数据集的概念.Quick BI 目前已经支持为20多种数据库建立连接,建立连接后我们会在系统内为每个连接生成一个逻辑实体称之为数据源.通过预览数据源可以查看对应数据库下面的物理表信息,并能够基于这些物理表创建数

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他

在asp或asp.net中为了方便网站的结构清晰,通常把具有类似功能的页面放到一个文件夹中,用户管理功能都放在Admin文件夹下,用户功能都放在Member文件夹下,在MVC中,通常使用区域(Areas)来组织,在.Net Core MVC 之前的MVC版本,区域都包含在Areas文件夹下,.Net Core MVC 与以前的版本还是有所不同,固定位置的限制,控制器和视图等都可以放置在任何地方,只要在控制器上注明区域名称就可以了. 创建区域的方式如下: 1.在项目的Startup.cs文件中注册

我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上,当样例线性不可分时,我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维,这样很可能就可分了.然而,映射后我们也不能100%保证可分.那怎么办呢,我们需要将模型进行调整,以保证在不可分的情况下,也能够尽可能地找出分隔超平面. 看下面两张图: 可以看到一个离群点(可能是噪声)可以造成超平面的移动,间隔缩小,可见以前的模型对噪声非常敏感.再有甚者,如果离群点在另外一个类中,那么这时候就是线性不可分了. 这时候我们应该允许一些点游离并在在模型中违背限制条件(函数间

第五章 对数据库映射使用默认规则与配置 到目前为止我们已经领略了Code First的默认规则与配置对属性.类间关系的影响.在这两个领域内,Code First不仅影响模型也影响数据库.在这一章,你将让默认规则与配置的目光聚焦在类映射到数据库上而不影响概念模型. 我们从简单的映射开始,设法指定数据库的表名,构架与属性.在此你将掌握如何让多个类映射到一个通用表中,或将单个类映射到多个表中.最后,带您漫步各种继承架构的配置. 将类名映射到数据库表名和构架名 EF框架使用模型的类名的复数形式来生成数据