一.anaconda安装记录 1.1 下载安装脚本:wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 1.2 运行安装向导:bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 1.3 确认是否安装成功:conda --version 这个版本的Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh,在vscode连接网络时出错,换了个版本成功. conda --version…

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…

在此之前,调参要么网格调参,要么随机调参,要么肉眼调参.虽然调参到一定程度,进步有限,但仍然很耗精力. 自动调参库hyperopt可用tpe算法自动调参,实测强于随机调参. hyperopt 需要自己写个输入参数,返回模型分数的函数(只能求最小化,如果分数是求最大化的,加个负号),设置参数空间. 本来最优参数fmin函数会自己输出的,但是出了意外,参数会强制转化整数,没办法只好自己动手了. demo如下: import lightgbm as lgb from sklearn.metrics i…

一.GridSearchCV介绍: 自动调参,适合小数据集.相当于写一堆循环,自己设定参数列表,一个一个试,找到最合适的参数.数据量大可以使用快速调优的方法-----坐标下降[贪心,拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优,但可能获得的是全局最优]. 二.参数使用 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True,…

Auto ML自动调参 本文介绍Auto ML自动调参的算法介绍及操作流程. 操作步骤 登录PAI控制台. 单击左侧导航栏的实验并选择某个实验. 本文以雾霾天气预测实验为例. 在实验画布区,单击左上角的Auto ML > 模型自动调参. 在自动调参配置页面,选择需要调参的算法,单击下一步. 说明 一个实验中有多个算法时请单选一个算法. 在调参配置模块,选择调参方式,完成后单击下一步. 阿里云机器学习提供如下调参方式供选择: EVOLUTIONARY_OPTIMIZER 随机选定a个参数候选集(探…

在以下目录中 C:\Users\UserName\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 打开kernel.json文件,将python.exe文件的路径修改至anaconda配置的tensorflow环境所保存的路径,我的路径为: D:\\softwares\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe…

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的…

调参步骤: 遥控器,电动机和电调对应的APM飞控连线——遥控器校准——电调行程校准——加速度计校准——磁罗盘校准——故障保护设定(遥控器和飞控)——飞行模式设定并调整——自动调参设定选项 APM飞控调参所需的软件为: 用USB线把飞控连接至电脑, 打开驱动精灵,安装驱动 已安装驱动. 打开Mission Planner 刷固件——点击初始设计——安装固件——点击小车——然后点击四轴 连接 点击初始设置——必要硬件 加速度计校准(按提示操作.....) 磁罗盘校准 遥控器校准 飞行模式校准 APM…

参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做.否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题.n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5Xavier初始法论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdfHe初始化论文:https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化:w =…

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.…

原文地址: https://blog.csdn.net/linxid/article/details/81189154 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.Python实现自动贝叶斯调整超参数 [导读]机器学习中,调参是一项繁琐但至关重要的任务,因为它很大程度上影响了算法的性能.手动调参十分耗时,网格和随机搜索不需要人力,但需要很长…

某天在服务器上更新了conda的版本,不知怎么回事我的python3.6就变成python2.7了,而且一进入服务器就会自动进入base环境(我的conda只装了base环境) 仔细研究了半天,才发现它给我更新了个python2.7的conda,原本python3.6不知道去哪了(应该是没了,但是3的环境都还在),真的迷醉... 谷歌了几十个网页,找不到一条类似的问题.问了好多大佬,他们都说不太懂怎么解决,建议我重新安装anaconda和需要的环境,可是我心疼我费好大功夫才装好的环境,而且重新安…

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你…

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需…

tensorflow环境安装1.安装虚拟机Virtrualbox下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 2.下载安装Ubuntu镜像下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop 3.下载安装anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 把安装包放到Linux目录下, 执行sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh会自动安装.…

TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制…

微调 #阿尔法 "learning_rate": 3e-5, #学习率衰减 "weight_decay": 0.1,// "weight_decay": 0.01, "clip_grad": 2, "batch_size": 30, "epoch_num": 1, "min_epoch_num": 1, "patience": 0.02, &quo…

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里…

linux下的服务器搭建集成环境 ——写给初学者的我们 1.准备工具 1.1 SecureCRT SecureCRT是一款支持SSH(SSH1和SSH2)的终端仿真程序,简单地说是Windows下登录UNIX或Linux服务器主机的软件. 百度云链接:http://pan.baidu.com/s/1c2FmWq0 密码:rdra 1.2 xampp-linux-x64-5.5.37-0-installer.run   XAMPP(Apache+MySQL+PHP+PERL)是一个功能强大的建 X…

HSTS(HTTP Strict Transport Security)国际互联网工程组织IETE正在推行一种新的Web安全协议 HSTS的作用是强制客户端(如浏览器)使用HTTPS与服务器创建连接.其实HSTS的最大作用是防止302 HTTP劫持(中间人).HSTS的缺点是浏览器支持率不高,另外配置HSTS后HTTPS很难实时降级成HTTP. 采用HSTS协议的网站将保证浏览器始终连接到该网站的HTTPS加密版本,不需要用户手动在URL地址栏中输入加密地址.该协议将帮助网站采用全局加密,用户看…

在linux服务器上装svn版本管理,自动部署代码到项目 http://bbs.aliyun.com/read/9715.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.W3zw3X&pos=1 http://v5sheji.com/archives/setupsvnonlinux.html 1.安装svn服务器端  yum install subversion 从镜像下载安装svn服务器端 中间会提示是否ok,输入y,确认 安装成功提示:.....complete! 依次…

一.Windows下安装虚拟机VMware Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用搜索引擎,解决各类简单问题) VMware Workstation下载地址:http://www.zdfans.com/5928.html Ubuntu官方网站:https://www.ubuntu.com/index_kylin 安装完成: 二.在Ubuntu中安装python3 进入系统,桌面右键单击,点击open Terminal 进入命令行模式.输入python,发现系统自带python…

为PHP设置服务器(Apache/Nginx)环境变量 设置环境变量常见的地方为区分开发环境/生产环境,或者定义一些数据库的帐号密码 设置Apache环境变量 指令 设置当前环境变量为DEV SetEnv RUNTIME_ENVIROMENT DEV 数据库帐号密码 SetEnv MYSQL_USERNAME root SetEnv MYSQL_PASSWORD root 配置文件格式 <VirtualHost *:80> ServerAdmin admin@admin.com Documen…

pycharm创建Flask项目,jinja自动补全,flask智能提示 之前一直都是用在idea里创建空项目然后导入,之后就没有各种的智能提示,在选择文类,选择模板之类的地方就会很麻烦. 步骤1:用pycharm创建空项目 我这里是选择了python虚拟环境...不用虚拟环境的正常选系统python环境就可以...这个无所谓了.. 步骤2:补全项目结构 这一步也无所谓...我也不太会python,也不知道标准的结构是什么样子的...只是为了我以后快速实现方便...请跳过直接看第3步. 该dem…

Oracle 10gr2的后续版本中添加了UNDO信息最短保留时间段自动调优的特性,不再仅仅依据参数UNDO_RETENTION的设定,其调优原则如下:1. 当UNDO TABLESPACE为 fixed- size,Oracle将根据表空间的大小和历史使用情况,自动调整undo信息保存时间,同时忽略 undo_retention的值,除非 undo_retention的guarantee 特性被启用.2. 当UNDO TABLESPACE为AUM时,Oracle将动态调整撤销信息最短保留时间为…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.imooc.com/article/43784?block_id=tuijian_wz 鄙人调参新手,最近用lightGBM有…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

原理说明 Kossel/Rostock等Delta(并联/三角洲)类型的机器,可以参考:http://learn.makerlab.me/guides/11 3d打印打印时最重要的是第一层的效果,如果第一层能够很好的粘在打印平台上,后面的如果不出意外,都可以顺利完成.但是第一层的打印并没有那么容易,其中一个原因就是打印平台是否水平的问题.如果平台不水平,可能导致模型的第一层在一个位置非常牢固,在另一个位置却根本没有粘上.甚至会损坏打印头(平台不平,由低的位置运动到高的位置可能会撞坏打印头). 本…

使用Flask-Migrate迁移数据库 在开发时,以删除表再重建的方式更新数据库简单直接,但明显的缺陷是会丢掉数据库中的所有数据.在生产环境下,没有人想把数据都删除掉,这时需要使用数据库迁移工具来完成这个工作.SQLAlchemy的开发者Michael Bayer写了一个数据库迁移工作—Alembic来帮助我们实现数据库的迁移,数据库迁移工具可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构.蒸馏器(Alembic)是炼金术士最重要的工具,要学习SQL炼金术(SQLAlchemy),当然要掌握蒸馏器的…