(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,\(m\)个样本,第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\),对应ground truth标签为\(y^{(i)}\). 线性回归 假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

loss函数指单个样本的预测值和真值的偏差 cost函数指整体样本的预测值和真值的偏差

从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]

修改入口函数地址.这个是最省事的办法,在原PE文件中新增加一个节,计算新节的RVA,然后修改入口代码,使其指向新增加的节.当然,如果.text节空隙足够大的话,不用添加新节也可以. BOOL ChangeOEP(CString strFilePath) { FILE* rwFile; // 被感染的文件 IMAGE_SECTION_HEADER NewSection; // 定义要添加的区块 IMAGE_NT_HEADERS NThea; // DWORD pNT; // pNT中存放IMAGE

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

内核版本          :  Linux 3.10.14 rc红外接收类型:  GPIO 类型的NEC红外编码 本章内容 1) rc体系结构分析 2) 分析红外platform_driver平台驱动框架 3) 分析内核自带的NEC红外解码过程 4) 修改内核自带的NEC红外解码BUG,实现按键重复按下 下章内容 1) 自己创建一个红外platform_device平台设备 2) 试验 在分析之前,先来复习下NEC红外编码的发送波形(在后面分析NEC解码会用到) 基本数据格式如下: 如果一直按

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73

API有隐藏的MessageBoxTimeOut函数可以做计时对话框,缺点是不能显示还剩下多少秒关闭. const IDTIMEDOUT = 32000; function MessageBoxTimeOut(hWnd: HWND; lpText: PChar; lpCaption: PChar; uType: UINT; wLanguageId: WORD; dwMilliseconds: DWORD): Integer; stdcall; external user32 name 'Mess

1.动态参数的作用: 能够接收不固定长度参数 位置参数过多时可以使用动态参数 * args是程序员之间约定俗称(可以更换但是不建议更换) * args获取的是一个元组 ** kwargs获取的是一个字典 * args只接受多余的位置参数 ** kwargs只接受多余的动态关键字参数/可变关键字参数 def func(*args): #形参位置上的*是聚合 print(*args) #函数体中的*就是打散 print(args)func(1,2,3)结果:1 2 3 (1,2,3)函数的参数优先级

物理内存和虚拟内存 物理内存,在应用中,自然是顾名思义,物理上,真实的插在板子上的内存是多大就是多大了.看机器配置的时候,看的就是这个物理内存. 如果执行的程序很大或很多,就会导致物理内存消耗殆尽.为了解决这个问题,Windows中运用了虚拟内存技术,即拿出一部分硬盘空间来充当内存使用,当内存占用完时,电脑就会自动调用硬盘来充当内存,以缓解内存的紧张. 一个程序,不可避免地要用到虚拟内存,因为不频繁执行或者已经很久没有执行的代码,没有必要留在物理内存中,只会造成浪费;放在虚拟内存中,等执行这部分

文件修改 核心5步1.以读的模式打开原文件,产生句柄f12.以写的模式打开一个新文件,产生句柄f23.读取原文件的内容并将原文件需要替换的内容修改写入到新文件4.删除原文件5.把新文件重名了成原文件 import os # 1.以读的模式打开原文件,产生句柄f1 # 2.以写的模式打开一个新文件,产生句柄f2 with open('1.txt', encoding='utf-8', mode='r') as f1, \ open('2.txt', encoding='utf-8', mode='

这是Solidity教程系列文章第10篇,带大家完全理解Solidity的函数修改器. Solidity系列完整的文章列表请查看分类-Solidity. 写在前面 Solidity 是以太坊智能合约编程语言,阅读本文前,你应该对以太坊.智能合约有所了解, 如果你还不了解,建议你先看以太坊是什么 欢迎订阅区块链技术专栏阅读更全面的分析文章. 函数修改器(Function Modifiers) 函数修改器(Modifiers)可以用来改变一个函数的行为.比如用于在函数执行前检查某种前置条件. 如果熟

当在函数中使用INSERT语句时出现以下错误: 消息 443,级别 16,状态 15,过程 MyTestFunction,第 9 行 在函数内的 'INSERT' 中对带副作用的或依赖于时间的运算符的使用无效. 原因如下: 自定义函数和存储过程的定位是不一样的,自定义函数主要用于数据的计算,只能控制函数内部定义的局部变量,包括游标和表,都必须在函数内部定义才能使用,对外部数据库作出的任何永久性修改,都是禁止的. 具体来说,不能在函数中执行的操作包括:对数据库表的修改,对不在函数上的局部游标进行操

         Python : 3.7.3          OS : Ubuntu 18.04.2 LTS         IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 2019/7/2 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这

Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 在使用tf.layers高级函数来构建神经网络中我们使用了tf.layers包构建了一个不包含有Batch Normalization结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比 本节中将使用tf.layers包实现包含有Batch N

现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果. - xgboost:在lightgbm出来之前,是打比赛的不二之选,现在由于需要做模型融合以提高预测精度,所以也需要使用到xgboost. - ANN:得益于现在的计算机技术的高度发展,以及GPU性能的提高,还有Ke