数据(机器学习深度学习)竞赛平台——Kaggle
这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且了解项目情况的朋友。本文分为两部分介绍Kaggle,Part One简单介绍Kaggle,Part Two将简单介绍正规的竞赛的项目&
所有开源大语言模型完整列表(最全!!可部署,建议收藏)
目录 开源中文 LLM ChatGLM-6B —— 双语对话语言模型 ChatGLM2-6B —— 中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本 VisualGLM-6B —— 多模态对话语言模型 MOSS —— 支持中英双
OmicsTools的R语言分析环境配置教程效果示意图
OmicsTools的R语言分析环境配置教程效果示意图 软件介绍 我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作软图神器电脑软件OmicsTools,欢迎大家使用OmicsTools进行生物医学科研数据分析和作
c语言如何打开其他窗口,编程打开特殊的系统窗口(如控制面板)
我们可以通过执行下面的一些命令,来打开一些特殊的系统窗口,下面的一些参数可能在WIN2000下无效,自己可以试一试。我在XP上试过。 命令列: rundll32.exe sh
卷积神经网络CNNPytorch,如何理解特征图Feature map?
不管是在Vision Transformer还是卷积神经网络,其实,一直想明白网络层层,到底是如何对图像进行了处理?怎么,一波操作
可解释性机器学习_Feature Importance、Permutation Importance、SHAP
本文讲的都是建模后的可解释性方法。建模之前可解释性方法或者使用本身具备可解释性的模型都不在本文范围内~ 模型通常会考虑以下问题: 哪些特征在模型看到是最重要的?从大量的记录整体来考虑&
理解卷积神经网络CNN中的特征图 feature map
理解卷积神经网络CNN中的特征图 feature map feature map的含义 在每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起,其中每一个称为一个featu
使用scikit-image feature计算图像特征与常见特征示例
目录 canny corner_harris greycomatrix greycoprops hog local_binary_pattern scikit-image feature是一个强大的python可以调用的计算特征
机器学习平台系列——XGB feature_names mismatch 问题解决方案
最近开发公司的机器学习平台的XGBoost控件。结果报了一个bug,说“feature_names mismatch”。 现在我们来复现这个bug: import xgboost as xgbimport pandas as pdf
理解CNN中的特征图 feature map
feature map的含义 在每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起,其中每一个称为一个feature map。在输入层,如果是灰度图片
Pytorch从入门到放弃(8)——可视化FeatureMap(特征图)
在Pytorch的实际使用中,有时我们不仅要提取模型的中间层特征,甚至有时我们需要可视化模型的中间层特征,特别是在写论文的过程中,即可以补充一下文章的篇幅,也可以虎一虎外行人,让他觉得好牛逼好高大上啊。下面开始进入主题: 其实很简单,想要
sklearn学习笔记之feature_selection(特征选择)
sklearn中文链接:http:www.scikitlearn0.21.314 sklearn官网链接:https:scikit-learnstablemodulesclasses.html?hi
【机器学习】feature_importances_ 参数源码解析
在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选,那这个属性到底是啥呢。 分析源码发现来源于每个base_estimator的决策树的 feature_importances_ 由此发现计算逻辑
R语言基于LASSO进行特征筛选(feature selection)
R语言基于LASSO进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”(rel
Residual Feature Distillation Network for Lightweight Image Super-Resolution(AIM2020)轻质超分辨率的残差特征蒸馏
AIM2020-ESR冠军 轻质图像超分辨率的残差特征蒸馏网 代码:https:githubnjuljRFDN 图像超分取得了极大的进展,尽管基于CNN的方法取得了极好的性能与视觉效果,但是这些模型难以部署到端侧设备(高计算量、高
feature_importances_提取特征重要性的应用
直接上代码! # 在训练集上训练一个监督学习模型modelAdaBoostClassifier(base_estimatorDecisionTreeClassifier(max_depth3),n_estima
筛选重要特征的方法feature_importance_
排列表示: importancesmodel.feature_importances_ indicesnp.argsort(importances)[::-1]feat_labelsX_train.c
R语言基于递归特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于递归特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(f
使用RFECV、递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)进行特征筛选详解及实战
使用RFECV、递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)进行特征筛选详解及实战 包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。 所有就有两个可能的方向、自顶向下
特征选择 feature_importance
%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snscolorsns.color_palette()sns.set_style(darkgr
发表评论