机器学习之超参数优化 - 网格优化方法(对半网格搜索HalvingSearchCV) 在讲解随机网格搜索之前,我们梳理了决定枚举网格搜索运算速度的因子: 1 参数空间的大小:参数空间越大,需要建模的次数越多2 数据量的大小:数据量越大,每次建模时需要的算力和时间越多 面对枚举网格搜索过慢的问题,sklearn中呈现了两种优化方式:其一是调整搜索空间,其二是调整每次训练的数据。调整搜索
在Arm板(NVIDIA AGX Xavier)配置深度学习环境+安装llvm/llvmlite/numba 一、引言 在Arm板上配置环境是具体要求,我们需要在上面配置好Ros环境以及深度学习环境,当然Ros环境也有一些问题,具体会写在另外的博客里,本次主要解决深度学习环境配置的问题。 系统与环境:Arm、Ubuntu18.04、JetPack 4.4、Cuda10.2、Cudnn8.
机器学习之超参数优化 - 网格优化方法(网格搜索) 超参数优化与枚举网格的理论极限 超参数优化HPO(HyperParameter Optimization) 每一个机器学习算法都会有超参数,而超参数的设置很大程度上影响了算法实际的使用效果,因此调参是机器学习算法工程师最为基础和重要的任务。现代机器学习与深度学习算法的超参数量众多,不仅实现方法异常灵活、算法性能也受到更多的参数的复合
机器学习之超参数优化 - 网格优化方法(随机网格搜索) 在讲解网格搜索时我们提到,伴随着数据和模型的复杂度提升,网格搜索所需要的时间急剧增加。以随机森林算法为例,如果使用过万的数据,搜索时间则会立刻上升好几个小时。因此,我们急需寻找到一种更加高效的超参数搜索方法。 首先,当所使用的算法确定时,决定枚举网格搜索运算速度的因子一共有两个: 1 参数空间的大小:参数空间越大,需要建模的次数越多
CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.简单解决方案(这种错误有时候突然出现,有时候自动消失,此所谓突然抽风) 一、错误的理解,首先对应错误的直接翻译如下,其实就是指令没找到,出现错误。 CommandNotFoundError: Your she
使用wandb可视化Scikit-Learn模型 本文探讨了如何使用wandb仅用几行代码就可视化您的scikit-learn模型的性能。 在本文中,我将向您展示如何仅用几行代码就可视化您的scikit-learn模型的性能。我们还将探讨这些图如何帮助我们更好地理解我们的模型。 步骤1:导入Weights & bias并初始化一个新运行。 import wandb wan
基于Pytorch运行中出现RuntimeError: Not compiled with CUDA support此类错误解决方案及基于Pytorch中安装torch_geometric可以命令模式安装方法 注意:每个python虚拟环境都是可以安装此环境独自需要的cuda版本等。 一、首先在python程序运行的过程中出现了“RuntimeError: Not compiled with
pysparnn原理介绍 注意:当数据不稀疏的时候,faiss和annoy比较合适。但是,当数据维度较高,且为稀疏数据的时候,应该考虑使用PySparNN。 pysparnn使用的是一种cluster pruning(簇修剪)的技术,即,开始的时候对数据进行聚类,后续再有限个类别中进行数据的搜索,根据计算的余弦相似度返回结果。 数据预处理过程 随机选择N \sqrt{N}N
文章目录 一、KITTI数据集简介 1.1 介绍 1.2 下载 二、数据解析 2.0 数据集结构 2.1 ImageSets 2.2 Testing & Training 2.2.1 calib 2.2.2 image_2 2.2.3 label_2 2.2.4 planes 2.2.5 velodyne 三、数据集的下
前言 层次聚类和K-means聚类以及DBSCAN聚类又截然不同。层次聚类的核心思想是试图在不同层次对数据集进行划分,形成树形的结构。本章主要介绍层次聚类的思想,算法具体步骤和Matlab编程实践。 算法原理 层次聚类有两种思路:自底向上和自顶向下,这两种思路带来的是两种不同的算法。本文主要介绍AGNES(自底向上)。 自底向上如果从树状图中看,就是从树的最底端不断向上搜索。先
基于Pytorch查看本地或者远程服务器GPU及使用方法 一、查看GPU具体信息 nvidia-smi # 查看GPU型号等具体信息 二、基于Pytorch查看本地或者远程服务器GPU import torch print(torch.cuda.is_available() )# cuda是否可用 print(torch.cuda.device_count() )# gpu
基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0 基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0的实例应用依旧是图的二分类任务,数据训练预测模型框架没有变化,主要是数据集本身及其处理和重新构造及损失函数选择发生变化,其余部分发生细微变化。 一、前期基础(建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章,也许有童鞋会问1.0直接到3.0,那2.0哪去了呢?博主曰:3.0-1.0=2.
思路:在远程服务器端先安装Anaconda,然后创建python虚拟环境,再根据需求在对应python虚拟环境安装Cuda和对应的Cudnn和paddlpaddle,然后连接Pycharm。 一、要实现基于远程服务器安装配置Anaconda环境及创建python虚拟环境,参考下面博主的文章操作。博主举例创建一个ogbg_hiv的python=3.6虚拟环境。 操作文章:点击打开《基于远程服务器
基于Pytorch使用GPU运行模型方法及注意事项 一、在基于pytorch深度学习进行模型训练和预测的时候,往往数据集比较大,而且模型也可能比较复杂,但如果直接训练调用CPU运行的话,计算运行速度很慢,因此使用GPU进行模型训练和预测是非常有必要的,可以大大提高实验效率。如果还没有配置好运行环境的博友们可以参考下面博主的文章。 1、点击打开《基于Windows中学习Deep Learning
上篇写了有关于MANIMML的简单介绍和基础代码,本篇文章将继续更新有关MANIMML的详细内容及各种功能~如果是第一次看到这篇博客的新的小伙伴,想要对MANIMML做大致了解的话,可以看下我上篇博客的基础阐述噢~链接我放在这里啦:https://www.guyuehome.com/43764 一、设置功能 在Manim中,所有可视化和动画都属于一个场景,小伙伴们可以通过扩展Scene
Python实现聚类分析和数据降维 目录 KMeans聚类算法 实战——KMeans聚类分析 PCA降维原理 实战_PCA对红酒数据降维并可视化 实战_KPCA核主成分分析 实战_t-SNE数据降维 KMeans聚类算法 KMeans算法介绍 K-Means是聚类算法中最常用的一种,是一种迭代求解的聚类分析算法; 聚类是一种 无监督学习,事先并不知道分类标签是什么,
决策树原理以及在sklearn中的使用 目录 决策树基础 决策树的ID3和C4.5生成算法 基尼指数与CART决策树 基尼指数(Gini index) 各类算法总结 实战——CART分类树的sklearn实现 实战——决策树解决回归问题 决策树基础 什么是决策树 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征(选择方法的 不同,对应着不同的算 法),并根据该特征对训练数据进
基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类 目录 朴素贝叶斯算法编辑 朴素贝叶斯的三种方式 实战——对新闻文本进行文本分类 朴素贝叶斯算法 贝叶斯定理 贝叶斯定理(Bayes Theorem)也称贝叶斯公式,是关于随机 事件的条件概率的定理 定理内容: 如果随机事件A1 ,A2 ,…,An构成样本空间的一个划分(不重、不 漏),且都有正概率,则 对任何一个事件B(P(B)>0),有
卷积神经网络 1. 卷积神经网络简介 1. 定义 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构
基于SVM-支持向量机解决波士顿房价预测回归问题 目录 认识SVM——支持向量机 SVM的”硬间隔”与”软间隔” 实战——SVM解决房价预测回归问题 认识SVM——支持向量机 什么是支持向量机 支持向量机(SVM),Supported Vector Machine,基于线性划 分,输出一个最优化的 分隔超平面,该超平面不但能将两类正确分开,且使分类间隔 (margin)最大
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