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如何對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)xgboost中數(shù)據(jù)集不平衡進(jìn)行處理？

2023-04-18

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種利用算法和模型從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的方法，而不需要明確編程。隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在解決各種問題方面得到了廣泛的應(yīng)用。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，我們會(huì)遇到一個(gè)常見的問題：不平衡的數(shù)據(jù)集。 由于某 ...

為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢？

2023-04-13

XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等。 在XGBoost中，每個(gè)樹的構(gòu)建都是基于殘差的。因此，如果我 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些快速增量學(xué)習(xí)算法？

2023-04-13

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速增量學(xué)習(xí)算法是一種可以在不需要重新訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的情況下對(duì)其進(jìn)行修改和更新的技術(shù)。這些算法對(duì)于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)環(huán)境非常有用，并且可以大大降低計(jì)算成本和時(shí)間。以下是幾種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速增 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

2023-04-11

Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它簡化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，有時(shí)會(huì) ...

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率很快就收斂為1，一般會(huì)是什么原因？

2023-04-11

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學(xué)習(xí)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在訓(xùn)練這些模型時(shí)，我們通常會(huì)關(guān)注訓(xùn)練的準(zhǔn)確率，即模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測精度。然而，有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練一段時(shí)間后，模型的準(zhǔn)確率會(huì)很快地收斂 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸一化層的作用？

2023-04-11

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。除了常見的卷積層、池化層和全連接層，CNN 中還有一個(gè)重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中，我 ...

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層為什么要有一層1024神經(jīng)元？

2023-04-10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。在CNN中，全連接層是網(wǎng)絡(luò)的最后一層，通常用于將卷積層和池化層輸出的特征向量轉(zhuǎn)換為分類或回歸輸出。 在許多CNN架構(gòu)中，全連接 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上合適？

2023-04-10

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而，對(duì)于不同的問題和數(shù)據(jù)集，適當(dāng)?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上是 ...

怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型？

2023-04-10

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測模型的強(qiáng)大工具，它可以通過對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測未來事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立預(yù)測模型，從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...

如何對(duì)XGBoost模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)？

2023-04-10

XGBoost是一個(gè)高效、靈活和可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因其在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中的成功表現(xiàn)而備受矚目。然而，為了使XGBoost模型達(dá)到最佳性能，需要進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文將介紹一些常見的XGBoost參數(shù)以及如何對(duì)它們進(jìn)行調(diào) ...

用xgboost做分類，預(yù)測結(jié)果輸出的為什么不是類別概率？

2023-04-10

XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，在分類問題中通常被用來預(yù)測二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比，XGBoost具有更優(yōu)秀的準(zhǔn)確性和效率。 然而，在使用XGBoost進(jìn)行分類時(shí)，其輸出通常不是類別概率， ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支，但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先，NLP模 ...

請(qǐng)問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題？

2023-04-07

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，我們通常會(huì)把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能。在實(shí)際操作中，有時(shí)候我們會(huì)遇到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失(loss)、準(zhǔn)確率(acc)差別過大的情況 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候Loss是不是一定要收斂到0？

2023-04-07

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過程，旨在通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)的值，從而使得模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)并具備良好的泛化性能。在這個(gè)過程中，我們通常會(huì)關(guān)注訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)值（或 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中難樣本和噪音樣本有什么區(qū)別？

2023-04-07

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，難樣本和噪音樣本是兩個(gè)重要的概念，它們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練和預(yù)測過程中起著不同的作用。 首先，噪音樣本是指在數(shù)據(jù)集中存在的不符合真實(shí)分布的異常、異常值或錯(cuò)誤標(biāo)注的數(shù)據(jù)樣本。這些樣本可能會(huì)對(duì)模型的性 ...

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大，這是為啥？

2023-04-07

當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們通常會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型參數(shù)，而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，我們經(jīng)常會(huì)觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中要計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)嗎？

2023-04-07

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，驗(yàn)證集是用于評(píng)估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下，我們會(huì)使用驗(yàn)證集來監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)來評(píng)估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...

如果有無限數(shù)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果會(huì)如何？

2023-04-07

如果給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供無限數(shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能夠更好地理解真實(shí)世界的復(fù)雜性。這樣的訓(xùn)練可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服過擬合和欠擬合等常見問題，同時(shí)也可以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 然而，實(shí)際上不存在 ...

pytorch中model.eval()會(huì)對(duì)哪些函數(shù)有影響？

2023-04-07

PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的工具和函數(shù)來構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，model.eval()是一個(gè)重要的函數(shù)，用于將模型轉(zhuǎn)換為評(píng)估模式。該函數(shù)會(huì)影響到模型中的一些關(guān)鍵函數(shù)，如前向傳 ...

tensorflow中的seq2seq例子為什么需要bucket？

2023-04-03

TensorFlow中的Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)模型，用于處理序列到序列（sequence-to-sequence）任務(wù)，例如自然語言翻譯，語音識(shí)別和對(duì)話系統(tǒng)等。在Seq2Seq模型中，輸入序列經(jīng)過編碼 ...