进行参数的选择是一个重要的步骤.在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数,其余的参数需要依靠数据来进行训练,不需要我们手动设定.进行超参数选择的过程叫做调参. 进行调参应该有一下准备条件: 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面我介绍几种调参的方法: 1:穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索,其实这种方法是很简单的.下面是使用交叉验证来进行网格搜索的一个例子: from s

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.svm import SVC # Loading the Digits dataset digits = dat

常见的几种CPU模式: .ondemand:系统默认的超频模式,按需调节,内核提供的功能,不是很强大,但有效实现了动态频率调节,平时以低速方式运行,当系统负载提高时候自动提高频率.以这种模式运行不会因为降频造成性能降低,同时也能节约电能和降低温度.一般官方内核,还有CM7的默认的方式都是ondemand. 流畅度: 一般,流畅 .interactive:交互模式,直接上最高频率,然后看CPU负荷慢慢降低,比较耗电. 流畅度: 最高,极流畅 Interactive 是以 CPU 排程数量而调整频率

http://www.themepunch.com/codecanyon/revolution_wp/ 记录一下以后用 //出自http://www.cnblogs.com/ahjesus 尊重作者辛苦劳动成果,转载请注明出处,谢谢!

以win7为例 1.在主菜单运行框输入  cmd------->以管理员的身份运行 2.命令提示符中输入:netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=wifi名称   key=wifi密码(8位以上) 这时候你打开适配器管理,就会发现多出来一个无线适配器2 3.然后右击 本地连接---->属性----->共享----->如下配置 4.这是时候wifif配置已经完成 ,只需要在命令行开启热点即可 但是每次输入命令比较麻烦,在此创建一个批处

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

反向传播算法是大多数神经网络的基础,我们应该多花点时间掌握它. 还有一些技术能够帮助我们改进反向传播算法,从而改进神经网络的学习方式,包括: 选取更好的代价函数 正则化方法 初始化权重的方法 如何选择网络的超参 Cost Function 这里来看一个非常简单的神经元,我们输入1,期望它输出0. 我们看看 Gradient Descent 是如何帮助我们学习 Weights 和 Biases 的. Round 1 我们的初始值如下: $$ Weight = 0.6 \ Bias = 0.9 \

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"

转载:https://www.toutiao.com/i6435866304363627010/ 笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛,并且获得了前1%的成绩.这是笔者Kaggle首战,所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路,并且和大家分享我们参赛的一些心得. Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛,比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”.其中的样本如下: 打Kaggle比赛的大致套路(比赛篇) 我们队伍和其他出

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖

scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和LinearSVR 3个类.相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中. 对于SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个分类的类,SVC和 NuSVC差不多,区别仅仅在于对损失的度量方式不同,而LinearSVC从名字就可以看出,他是线性分类,也就是不支持各种低维到高维的核函数,仅仅支持线性核函数,对线性不可分的数

简介 今天为大家介绍的是scikit-learn.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面.在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参.(sklearn为包名) 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法,一般来说监督学习使用的更多.sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Trans

sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致,但对于只需要短时间入手的同学来说,还是比较复杂的,下面将会列举sklearn的使用技巧. 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下. 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特

https://cloud.tencent.com/developer/news/58202 简介 今天为大家介绍的是scikit-learn.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面.在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参.(sklearn为包名) 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法,一般来说监督学习使

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

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\

hyperopt自动调参 在传统机器学习和深度学习领域经常需要调参,调参有些是通过通过对数据和算法的理解进行的,这当然是上上策,但还有相当一部分属于"黑盒" hyperopt可以帮助我们做很多索然无味的调参工作 示例 直接看代码以及注释比较直接,下面通过一个随机森林可以感受一下: # coding=utf-8 from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from skl

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