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

TF-IDF模型调参 1. 调TfidfVectorizer的参数 ngram_range, min_df, max_df: 上一篇博客调了ngram_range这个参数,得出了ngram_range=(1, 4)时效果最好这个结论,并在线上验证了下. 本篇博客继续调其他的参数.考虑到训练的速度,先将ngram_range设置为(1, 1),调min_df: min_df train-mlogloss val-mlogloss 1 0.103793 0.406085 2 0.1091895 0.

一.一般的模型调参原则 1.调参前提:模型调参其实是没有定论,需要根据不同的数据集和不同的模型去调.但是有一些调参的思想是有规律可循的,首先我们可以知道,模型不准确只有两种情况:一是过拟合,而是欠拟合.过拟合是指模型过于复杂,欠拟合是指模型过于简单. 2.查找资料:调参时应该知道每一个参数的默认值是多少,其增大或者减小会使模型更加复杂还是更加简单. 3.调参可以使用两种方法:1.学习曲线 2.网格搜索 学习曲线只能对参数一个一个进行调整,可以观察参数的增大或者减小具体对模型产生怎样的影响:网格搜

假如您使用spring,那么本经验可能帮助到您. 假如您使用spring的过程中,需要查询一些文档,那么本经验可能帮助到您. 假如您对下载spring的文档有疑惑,那么本经验可能帮助到您. 教您怎么从spring 官网下载参考文档,首先需要明确您是需要什么文档. 方法/步骤1 首先,在百度搜索spring关键词,选择的是第一个网站. 打开spring页面,是很清爽干净的页面.点击右上角的docs菜单. 打开docs页面,会显示documents,可以看到各种各样的文档规整. 比如您要查找:Spr

声明:本文为黑金动力社区(http://www.heijin.org)原创教程,如需转载请注明出处,谢谢! 黑金动力社区2013年原创教程连载计划: http://www.cnblogs.com/alinx/p/3362790.html <FPGA那些事儿--TimeQuest 静态时序分析>REV2.0 PDF下载地址: http://www.heijin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=22393&extra=page%3D1 第二章:模型

一.问题描述 a)         目前调用读的存储过程的接口定义一般是:void  ReadDatalogs(Map<String,Object> map);,入参和出参都在这个map里面,这样用起来就很麻烦,我希望的是可以定义成:list<TimeData> ReadDataLogs(int stationId, int deviceId, Date startTime, Date endTime); 二.已经尝试的方法 a)         改变入参的传递方式: i.    

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1

一,基础的的应用 1.1,get的无参请求 @Test public void doGet() throws Exception { //创建一个httpclient对象 CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault(); //创建一个GET对象 HttpGet get = new HttpGet("http://www.sogou.com"); //执行请求 CloseableHttpResponse respo

Java JDBC调用存储过程:无参.输入带参.输出及输出带参 示例代码: package xzg; import java.sql.CallableStatement; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Types; public class JDBCtest { public static void main(String[]

装饰器无参和有参案例:

实现类: package com.ljy; import java.lang.reflect.Constructor; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; /** * * @ClassName: ConstructorTest * @Description: 通过反射技术动态创建对象(有参.无参构造) * @author ljy * @date 2019年9月12日 上午11:50:48 * */ public class Co

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 在上一篇 Helloworld 中,我们初步尝试使用了 Javassist字节编程的方式,来创建我们的方法体并通过反射调用运行了结果.大致了解到创建在使用字节码编程的时候基本离不开三个核心类:ClassPool.CtClass.CtMethod,它们分别管理着对象容器.类和方法.但是我们还少用一样就是字段:CtFields,在这一章节中我们不止会使用字段,还会创建多个不同入参类型和

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #

主要工作 本周主要是跑了下n-gram模型,并调了下参数.大概看了几篇论文,有几个处理方法不错,准备下周代码实现一下. xgboost参数设置为: param = {'max_depth': 6, 'eta': 0.1, 'eval_metric': 'mlogloss', 'silent': 1, 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': 8, 'subsample': 0.5, 'colsample_bytree': 0.85} n-gram模型

RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, et al. 2019 BERT提出之后,有很多后续工作XLNet.ALICE.XLM.MT-DNN相继被提出,成绩都在BERT的基础上往上提升了一点点.然而本文认为那是因为BERT其实根本没有得到充分的训练(否则成绩和这些后来居上者相当),为此本文从模型设计选择(design choice).训练策略.语料等方面

最近有人问我有没有Oracle11g数据库官方参考文档,我就想,这不是在官网可以下载到的吗,疑惑,问了之后才知道,他官网找过,但时没有找到.不要笑,其实有很多人一样是找不到的,下面就一步一步操作下: 1.打开浏览器,输入网址 :www.oracle.com(这步不会的话,建议你可以改行了) 2.找到Menu-->OTN -->Documentation-->Database  点击database后跳转到新的界面 3.选择版本,这里以11gR2为例 5.选好版本后,拉到页面最下面找到do

目的:采用/add?a=1&b=2  这样get/post方法进行 修改一下mysite/views.py文件 from django.shortcuts import renderfrom django.http import HttpResponse def add(request): a = request.GET.get('a',0) b = request.GET.get('b',0) c = int(a)+int(b) return HttpResponse(str(c)) 然后在u

这是why的第 63 篇原创文章 荒腔走板 大家好,我是 why,欢迎来到我连续周更优质原创文章的第 63 篇.老规矩,先荒腔走板聊聊其他的. 上面这张图片是我前几天整理相册的时候看到的.拍摄于 2016 年 8 月 20日,北京. 那个时候我刚刚去北京没多久,住在公司的提供的宿舍里面.宿舍位于北京二环内的一个叫做东廊下的胡同里. 位置极佳,条件极差. 我刚刚进入宿舍的时候,房间里面只有一张大床.一个矮矮的电视柜.一个不能摇头的风扇.我的房间也没有空调,到处都是灰蒙蒙的,用卫生间都是去楼下的公共

0. 概念什么叫装饰器,其实也可以叫做包装器.即对于一个既有的函数func(args),在调用它之前和之后,我们希望都做一些事情,把这个函数包装起来. python中的装饰器分为两类:函数装饰器和类装饰器. 这里我们先讨论函数装饰器. 1. 不带参数的decorator(1) 基本用法: (2) 这种现象的内部原理: 在python内部,当你做了这件事情: 其实就是 test_f1 = decorator1(test_f1) #即test_f1作为参数传递给func. 此后的test_f1是装饰