我们在训练神经网络的时候，超参数batch size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch size设置的越大，模型就会越稳定。batch size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的b ...
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2021-03-31 12:14:48
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#####前面提到，应用sklearn中的pipeline机制的高效性；本文重点讨论pipeline与网格搜索在机器学习实践中的结合运用： ##结合管道和网格搜索以调整预处理步骤以及模型参数 一般地，sklearn中经常用到网格搜索寻找应用模型的超参数；实际上，在训练数据被送入模型之前，对数据的预处 ...
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2021-02-22 12:24:09
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本文来自TheLearningMachine——一个开放源代码的新项目，该项目旨在为不同背景的人群创建交互式路线图，其中包含对概念、方法、算法及其在Python或R中的代码里实现所有的解释。随机森林随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文，你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。为了理解什么是
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2020-12-24 12:40:23
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文|苏剑林单位｜追一科技编|兔子酱不管是打比赛、做实验还是搞工程，我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说我们会从训练集中划分出来一个验证集，通过这个验证集来调整一些超参数[1]，比如控制模型的训练轮数以防止过拟合。然而，如果验证集本身跟测试集差别比较大，那么验证集上很好的模型也不代表在测试集上很好，因此如何让划分出来的验证集跟测试集的分布差异更小一些，是一个值得研究的题目。为什么分
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2020-12-24 12:13:25
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目录 学习 数据挖掘的流程 数据预处理->数据探索->模型训练->模型选择->模型评估 模型选择 模型选择是对超参数的选择，通过校验集，来看看模型那一组超参数有更好的效果 模型评估 参考资料 分类：分类问题的常用评估指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall ...
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2020-12-18 13:19:35
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参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
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2020-11-26 14:22:46
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参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
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2020-11-20 11:17:05
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（来自BERT论文） config文件定义了模型的超参数。 但是，由于此模型在64GB内存上训练，所以如果个人使用的话，需要调整超参数。 内存大小影响因子包括： max_seq_length，发布模型长度不超过512，你可以使用更短的。 train_batch_size(成正比) Model typ ...
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2020-10-26 11:39:20
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作者|SHIPRA SAXENA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 总览 了解什么是分类数据编码 了解不同的编码技术以及何时使用它们 介绍 机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数，还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量，因此对分类变 ...
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2020-10-18 17:09:15
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超参数和模型参数 如何寻找最好的超参数？ 1.领域知识 2.经验数值 3.实验搜索 也可以设置程序对k值进行筛选： 可以看出，对于手写数字数据集来说，最好的k值是4. （如果获得的最好k值在循环边界处，那么需要稍微拓展一下搜索范围，可能会找到更好的k值） knn算法还有一个重要的超参数就是——距离权 ...
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2020-07-16 12:24:54
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