前言 实现分类可以使用SVM方法,但是需要人工调参,具体过程请参考here,这个比较麻烦,小鹅不喜欢麻烦,正好看到SVM可以自动调优,甚好! 注意 1.reshape的使用: https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a4eb96e3251417fa88b78e2abd6cfd7d8 cv::Mat cv::Mat::reshape ( ) const 参数 cn: New number of channels. If th

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False]

#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],

本文转自:lytforgood 机器学习总结-sklearn参数解释 实验数据集选取: 1分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_names) list(data.feature_names) 2回归数据选取 from sklearn.dat

在innodb引擎中,内存的组成主要有三部分:缓冲池(buffer pool),重做日志缓存(redo log buffer),额外的内存池(additional memory pool).

文档安排: 前言部分会简述下galera集群,正文中会针对我们线上的环境,在不断业务的情况下,进行参数调整的话,有些参数不能够进行配置,会以#***的形式写入配置文件中,文档也会进行进一步说明. 如果有任何疑问.建议.或意见,请联系本文小工~撒花~下面正式开始.

paip.提升性能---mysql 性能 测试以及 参数调整.txt 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax /////////环境 xpsp3   cpu2.1g  单核.  mem :2g ----------1000>1   1.8s "D:\MySQL56\bin\mysqlslap.exe"     --concurrency=1 --au

paip.提升性能----jvm参数调整.txt 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax jvm内存 1.stack    2.heap    3.class method 区.. 1.stack xss设置..每个线程的使用内存尺寸. 要是xss太大,线程量会变小...因为总体stack区不便... 总stack区尺寸也能以及heap有关..反向关系.. 2.he

Timesten数据库下的Linux page子系统参数调整  如果Timesten(TT)采用了Durablecommits或是share memory segment被lock的话,那么linux page子系统参数不需要做任何调整因为TT自己本身会在事务提交时会把dirty page写到磁盘上去.至于share memory被lock的情况,这个时候share memory的page不会被swap到磁盘上去,所以也没有必要调整page子系统的相关参数. vm.swappiness这个参数定

在Solaris上,使用工具mdb就可以直接修改内核内存里的内容.而在Linux上,则通常使用命令sysctl(8)做类似的事情. 本文以Fedora为例,介绍如何在Linux上进行内核参数调整. 常见的方法有两种: 修改配置文件/etc/sysctl.conf, 然后使用sysctl -p装载修改的参数使之生效 直接使用sysctl(8)命令对内核参数进行修改 第一种方法修改内核参数后,重启后仍然有效:而后一种方法修改内核参数后,重启则失效. 下面介绍后一种方法. $ man sysctl N

Supervisor 参数调整 修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件内容 supervisor变更参数 slots 配置: 若storm host仅仅执行supervisor(不包含nimbus)时,slots数目 = (Memory GB - 1 ) 若同时包含了storm nimbus.ui.supervisor时,slots = (Memory GB - 1 ) supervisor.slots.ports worker.childopts 配置: worker

PID参数调整的口诀:参数整定找最佳,从小到大顺序查先是比例后积分,最后再把微分加曲线振荡很频繁,比例度盘要放大曲线漂浮绕大湾,比例度盘往小扳曲线偏离回复慢,积分时间往下降曲线波动周期长,积分时间再加长曲线振荡频率快,先把微分降下来动差大来波动慢.微分时间应加长理想曲线两个波,前高后低4比1一看二调多分析,调节质量不会低

Linux 内核参数 和 Oracle相关参数调整 分类: Oracle Basic Knowledge2009-10-14 12:23 9648人阅读 评论(0) 收藏 举报 oraclelinuxsemaphorearraysdatabaseoracle10g Linux 内核参数的大小和Oracle 有很大的关闭,比如ORA-27102的错误,就是因为内核参数的大小不当造成.具体参考Blog: Upon startup of Linux database get ORA-27102: ou

    一.Sysctl命令用来配置与显示在/proc/sys目录中的内核参数．如果想使参数长期保存,可以通过编辑/etc/sysctl.conf文件来实现.    命令格式:  sysctl [-n] [-e] -w variable=value  sysctl [-n] [-e] -p (default /etc/sysctl.conf)  sysctl [-n] [-e] –a   常用参数的意义:  -w  临时改变某个指定参数的值,如         # sysctl -w net.i

PostgreSQL 参数调整(性能优化) https://www.cnblogs.com/VicLiu/p/11854730.html 知道一个 shared_pool 文章写的挺好的 还没仔细看 昨天分别在外网和无外网环境下安装PostgreSQL,有外网环境下安装的相当顺利.但是在无外网环境下就是两个不同的概念了,可谓十有八折.感兴趣的同学可以搭建一下. PostgreSQL安装完成后第一件事便是做相关测试,然后调整参数. /*CPU 查看CPU型号*/ cat /proc/cpuinfo

(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

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

TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中: 确定要调整的超参数,并为

一:如何判断调参范围是否合理 正常来说,当我们参数在合理范围时,模型在训练集和测试集的准确率都比较高:当模型在训练集上准确率比较高,而测试集上的准确率比较低时,模型处于过拟合状态:当模型训练集和测试集上准确率都比较低,模型处于欠拟合状态.正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低. 二:如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时,我们只需调节正则化参数C的范围即可. 这里我们以RBF作为核的SVM为例,这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma.为了保证调参的精确度,一般我们