I. 数据库是处于关闭状态的。
试图打开数据库时报ORA-1157和ORA-1110错误，这时的解决方法取于数据库是否是正常shutdown的(使用normal或immediate选项。
I.A.数据库是正常shutdown的
logistic回归目录一、什么是回归二、sigmoid函数三、基于最优方法的最佳回归系数的确定（一）梯度上升法（二）分析数据，画出决策边界（三）训练算法：随机梯度上升（四）训练算法：改进的随机梯度上升四、使用logistic回归预测病马的死亡率1、使用Logistic回归估计马疝病的死亡率过程2、准备数据：处理数据中的缺失值3、 测试算法：用 Logistic 回归进行分类五、绘制各权重的收敛
转载
2024-03-25 16:57:45
103阅读
纯小白，第一次接触，基本上不太懂。参考的是知乎文章Window端Autogluon环境(Pycharm+Docker)搭建教程 - 知乎 (zhihu.com)，此知乎文章编写十分详细，安装步骤来可以走通，我只是记录自己的大概步骤。1.我使用的是windows10家庭版，docker for windows的安装需要看windows的配置，专业版最好，少部分家庭版也可以使用。Pycharm必须要专
转载
2024-06-18 19:47:40
153阅读
AutoGluon多维输出学习
原创
2024-08-13 09:27:18
93阅读
一、题目介绍题目地址BoolArt-Image-Classification | KaggleImage-Classificationhttps://www.kaggle.com/competitions/boolart-image-classification本题目的目的是对电商图片进行分类，该项目训练集包括35551个样本，测试集有8889个样本。评估指标为准确率。二、数据分析训练集的数据呈现
# 如何实现机器学习AUTOGLUON
## 概述
欢迎来到机器学习AUTOGLUON的世界！AUTOGLUON是一个自动化机器学习库，旨在简化机器学习模型的训练和部署。在本文中，我将向你介绍如何使用AUTOGLUON进行机器学习，并在最后给出一个完整的示例代码。
## 流程概览
首先，让我们来看一下实现机器学习AUTOGLUON的整个流程：
```mermaid
stateDiagra
原创
2024-03-23 03:49:00
458阅读
第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA： sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 然后更新源： sudo apt-get update 然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：htt
第五章是对支持向量机SVM的系统介绍，阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 这应该是第三次做这方面的内容了，贴出另一个比较全面的SVM进阶博客。支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM特别适合应用于复杂但中小规
转载
2024-03-23 12:49:21
107阅读
驱动任务：根据加州住房价格的数据集建立加州的房价模型数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1it08eJ7a1ZGTTc7mHBZVzw?pwd=9n132.2 设计系统典型的有监督学习任务，已经给出了标记的训练示例（每个实例都有预期的产出，也就是该区域的房价中位数）。并且也是一个典型的回归任务，因为哟啊对某个值进行预测。选择性能指标回归问题的典型性能指标是均方根误差RM
转载
2023-08-22 20:46:31
1095阅读
论文提到预先准备一些模型，并且按一个手设的priority进行训练# Higher values indicate higher priority, priority dictates the order models are trained for a given level.DEFAULT_MODEL_PRIORITY = dict( RF=100, XT=90, KNN=80, GBM=70, CAT=60, NN=50, LR=40,
原创
2021-08-04 09:49:18
164阅读
AutoGluon GPU 版本 安装配置教程
原创
2022-12-28 17:47:08
10000+阅读
hyperparams = {'NN': {'num_epochs': 10, 'activation': 'relu', 'dropout_prob': ag.Real(0.0,0.5)}, 'GBM': {'num_boost_round': 1000, 'learning_rate': ag.Real(0.01,0.1,log=True)} }进入autogluon.task.tabular_prediction.tabular_prediction.Tabular
原创
2021-08-04 09:49:05
1137阅读
自动机器学习效果能有多好？比如让 MobileNet1.0 backbone 的 YOLO3 超过 ResNet-50 backbone 的 faster-rcnn 六个点？AutoGluon 的问世说明，人类炼丹师可能越来越不重要了。近日，亚马逊正式推出了开源代码库 AutoGluon。开发者依靠仅仅几行代码，就可以编写出 AI 嵌入应用程序。一个多月前，AutoGluon 在 Gi...
转载
2020-01-17 09:31:36
96阅读
线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
转载
2024-03-19 06:58:56
163阅读
书接上文。
不愿露名的笨马：【机器学习-回归】梯度下降(SGD/BGD/MBGD)zhuanlan.zhihu.com
这一节我们主要考虑矩阵形式。考虑BGD的情形。BGD情形下，全体样本损失函数： 进一步，有： 为求其最小值，应有偏导数为0： 化简，即有： 注：不会矩阵求导的萌新可以点开这个链接： 到这里我们发现，模型的
线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
翻译
2018-07-25 16:03:00
289阅读
2评论
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU/GPU版本下代码的编写基本流程，主要分为以下几个部分：构造训练集/验证算法参数设置XGBoost模型训练/验证模型预测本节主要面对的任务场景是回归任务，有关多分类的任务见：XGBoost–4–代码编写基本流程–分类另外，除上述几个部分外，会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算；导入使用到的库：import time
i
转载
2024-03-28 12:15:07
134阅读
目标检测作为一种经典CV任务，大致可以认为是三个子任务的集合：1. 确定目标大概位置；2. 分类出目标类别；3. 回归出检测框的宽高；这三种子任务分别需要对应损失函数的反传来学习。今天介绍的b-box回归损失函数主要是面向第三个子任务而设计的损失函数。1. IOU全称Intersection-Over-Union，即交并比。计算预测框和标注框(即GT框)的交并比，就可以知道它们的“贴合程度”好不好
机器学习之线性回归遇到的问题 问题过拟合 和欠拟合奇异矩阵问题局部加权过拟合欠拟合局部加权公式：python 实践：岭回归矩阵的知识python 实现 问题前面教程我们已经讲了 怎么样求解 y = Q *X 的过程 。过拟合 和欠拟合但是当数据量较小的时候 会遇到 这样的问题: 过拟合 和欠拟合奇异矩阵问题 这个矩阵当没有 逆矩阵的时候怎么样求解。局部加权局部加权线性回归是普通线性回归的一个改进
一、图示两种方式的不同LN：Layer Normalization，LN是“横”着来的，对一个样本，不同的神经元neuron间做归一化。BN：Batch Normalization，BN是“竖”着来的，各个维度做归一化，所以与batch size有关系。二者提出的目的都是为了加快模型收敛，减少训练时间。二、BN解决网络中的Convariate Shift问题 批标准化（Bact
转载
2024-05-09 21:43:09
32阅读
