最近学习了模型融合的方法，遇到了Stacking的方法来解决模型融合的问题，因此做了以下总结。1.Stacking是什么？Stacking简单理解就是讲几个简单的模型，一般采用将它们进行K折交叉验证输出预测结果，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并使用新的模型加以训练。Stacking模型本质上是一种分层的结构，这里简单起见，只分析二级Stacking.假设我们有3个基模型M1、M2、M
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2024-09-23 08:24:22
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本文参考了Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得 stacking是用于模型融合的一个大杀器，其基本思想是将多个模型的结果进行融合来提高预测率。，理论介绍有很多，实际的例子比较少，本文将其实例化，并给出详细的代码来说明具体的stacking过程是如何实现的。stacking理论的话可以用下面的两幅图来形象的展示出来。 结合上面的图先做一个初步的情景假设，假设采用5折交叉验证： 训练
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2024-03-01 12:04:02
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“特征提取决定模型上限，模型的选择就是不断接近这个上限。”在特征已经提取好的情况下，也选择好了机器学习模型算法，如何进一步提高模型的表现呢？Stacking方法就是一个可以帮助模型进一步提高的算法。1、（大白话）概念类似于深度学习NNs，Stacking一般有两层机器学习模型，第一层机器学习模型群可以被看成NNs中的神经元，对原始的（处理好的）数据集进行训练，输出新的特征，给下一层的机器学习模型使
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2024-06-28 20:20:15
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“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，
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2022-09-10 01:11:07
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一般提升模型效果从两个大的方面入手数据层面：数据增强、特征工程等模型层面：调参，模型融合模型融合：通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度进行融合。模型融合是后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式：加权融合（投票、平均）硬投票软投票boosting
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2023-08-09 16:37:25
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引言针对不同的数据类型和数据任务，我们应该如何选择合适的数据可视化？本文整理了数据可视化的经典套路，希望对你有所启发。数据分类首先，我们对数据类型进行分析。基于任务分类学的数据类型（Data Type By Task Taxonomy, TTT）中将数据分为7类，即一维线性数据、二维数据、三维数据、多维数据、时间数据、树型数据和网状数据1，这七种数据类型所反映的是对现实的抽象。其中一维数据、二维数
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2023-11-18 14:56:31
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大纲 1、认识可视化模型 2、可视化模型的内容 3、可视化模型的影响因素1、认识可视化模型 盒子模型是CSS中所有元素产生的box的自身构成，而可视化格式模型则是把这些box，按照规则摆放到页面上，也就是通常所说的布局。换句话说，可视化格式模型是整个页面的模型，这个模型规定了怎么在页面里摆放box，box相互作用等等。属于CSS的最为核心的概念之一。 可视化格式模型，官方的说法是，它规定
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2024-02-21 19:50:16
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科学可视化是利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解那些采取错综复杂而又往往规模庞大的数字呈现形式的科学概念或结果。对于复杂网络研究来说，可视化技术同样重要，它有助于呈现或解释复杂网络数据和模型，进而从中发现（或许是从数据中不易发现的）各种模式、特点和关系。在我的另一篇博文《推荐一个复杂网络可视化的网站》中，介绍了www.visualcomplexity.com这个网站，上边有大量复杂网络和复
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2024-05-23 23:30:43
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1.1. 系统描述本项目建设的分布式3DGIS平台采用了客户／服务器结构、对象关系数据库存储和COM构件库封装等技术，同时采用了缓存和索引技术，成功地解决了数据访间的效率间题。可以说，系统是本着如下的思想来设计的：完全整合的数据模型：空间数据和属性数据都统一存储在一个对象关系数据库中，可以保证两种数据完全一致。 集中式的数据服务：用户通过客户端访间统一的服务器，数据完全存放在
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2023-07-30 20:09:23
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1. 回归 训练了两个回归器，GBDT和Xgboost，用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 事先建好stacking要用到的矩阵 r2值最高为0.79753,效果还不是特别的好 然后用五折交叉验证，每折都预测整个测试集，得到五个预测的结果，求平均，就是新的预测集；而训练集就
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2019-03-25 20:07:00
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目录前言一、matplotlib二、seaborn三、常用图形及使用场景四 画图中中文显示时显示小方框，加上下面3句即可展示中文 前言 主要整理自己在机器学习遇到的数据可视化相关的知识点，以及数据分析中常用到图形，及总结不同图形适合的场景。可视化是展示训练结果的工具，不是机器学习的核心~ 可以画出足够表达意思的图形即可，不深究。一、matpl
在将模型集成到Deepstream Infer Plugin过程中可能会碰到这样那样的问题，其中一个困扰人的问题就是一个模型集成到Deepstream Infer Plugin后，模型推理时的效果下降，使用onnx格式导出模型使用TensorRT解析生成engine后推理精度下降这个问题我报过case但是一直没有得到解决，这里说的是另一个方式使用模型时遇到
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2024-01-17 08:55:11
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文章目录模型网络结构可视化之 netron工具总结网页版ONNX模型可视化测试操作如下yolov5-s 可视化效果如下yolov4-tiny.cfg.txt + yolov4-tiny.weights 可视化效果Ubuntu 安装和服务启用Mac M1 安装和服务启用点击下载拖拽安装即可打开程序即可使用? 精选专栏 模型网络结构可视化之 netron工具总结这个工具主要是帮助我们可视化网络模型层
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2024-05-29 00:24:58
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本文是针对yolov8热力图可视化的实现过程，并指出其中需要更改的地方。更改后便可以即插即用，较为简单。一、代码源码地址：yolo-gradcamGithub上的代码已经复制在下方，如下所示。import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')
import torch, yaml, cv
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2024-08-14 13:26:22
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1． Echarts介绍Echarts是一款由百度前端技术部开发的，基于的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-globe教程： https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html#5%2
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2023-12-19 23:00:12
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正在学习人工智能自然语言处理，学校布置的作业分享出来 文章目录1. 原理2. 代码实现2.1.导入的包2.2.分词去停用词2.3.Tfidf2.4.计算困惑度2.5.LDA模型构建2.6.主题与分词2.6.1.权重值2.6.2.每个主题前25个词3.可视化 1. 原理（参考相关博客与教材） 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA），是一种主题模型（topi
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2024-03-24 15:35:01
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数据可视化的主流实现方式主要以「定制的图表设计、开发」、「BI报表工具」、「低代码可视化搭建工具」3种为主，以效率及效果的投入产出比来评判的话，低代码可视化搭建平台已经成为数据可视化项目的主要方式。易知微基于自主研发的EasyV低代码可视化平台，在多年的数据可视化项目实践中，形成了一套成熟的可视化项目方法论，主要分为以下五个步骤：第一步：数据探查&指标整理在建设数据可视化项目之前，首要是探
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2024-06-05 17:05:03
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1.在本地新建版本库 首先，我们打开Git GUI是这样的一个界面，选择第一项，新建版本库。 然后选择你需要进行版本管理的项目路径，我选择了一个LoginDemo的项目。 当你创建了版本库的时候，你可以在该项目的路径下看见多了一个.git文件夹（设置了隐藏文件不可见的话看不见） 在Git Gui中，如果Unstaged Chang
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2023-10-20 22:09:45
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模型竞赛大杀器-融合模型(stacking)
原创
2021-06-14 16:39:37
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# 可视化架构实现步骤
## 1. 确定需求
在开始实现可视化架构之前，首先需要和需求方进行充分的沟通，确保清楚了解他们的需求和期望。这个过程可以包括会议、需求讨论和原型设计等。
## 2. 设计数据结构
在实现可视化架构之前，需要先设计好数据结构，以便在后续的可视化过程中能够方便地展示和操作数据。可以使用不同的数据结构，如树、图等，根据实际情况选择最合适的数据结构。
## 3. 选择合适的
原创
2023-09-06 15:14:43
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