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1、https://www.cnblogs.com/lozz/p/13713462.htmlElementNotInteractableException,Element could not be scrolled into view在使用webdriver处理表格的时候,点击tr标签。可能会遇到ElementNotInteractableException,Element could not b
v2服务器安装时boot manager菜单没有光驱项和硬盘项问题描述v2服务器安装时boot manager菜单没有光驱项和硬盘项,提示EFI USB Device,无法从光驱和硬盘启动,无法安装系统。告警信息启动过程中提示Loading EFI RAID driver,about 1 minute…在boot manager菜单中提示EFI USB Device处理过程在BIOS中Boot T
https://cloud.tencent.com/developer/news/237749当了建了一个模型,为了达到最佳性能,通常需要对参数进行调整。这样你的模型,才会像一碗加了辣油精心调制过的香气扑鼻的馄饨。所以调参 = 调料?(一)。XGBoost 及调参简介XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本...
用CNN识别验证码_It will be的博客-CSDN博客_cnn验证码识别一,基本思路生成数据(验证码样本)1.验证码类型我们这里生成的验证码是当前最常见的验证码即由26位大小写英文字母和0到9十个数字组成的字符型验证码。2.生成方式我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据。一种是一次性生成几万张图(保存到本地),另一种是定义一个数据生成器(数据未被保存)。两种方式各有千秋,第一种方式的好处是
https://www.jianshu.com/p/f72bc249e872DataFrame俗称数据框,和一般的Excel表格没有多大区别,一般包含索引(行)和表头(列),在python中,由pandas包提供。这是一个最简单的数据框类型,只包含一级索引和一级表头如果你的python还没有这个包,请执行以下命令安装:pip install pandas这一节,我们要处理的主题是:多级表头和多级目
转载自:https://www.cnblogs.com/wuchuanying/p/6243987.html金秀Python_sklearn机器学习库学习笔记(三)logistic regression(逻辑回归)逻辑回归逻辑回归处理二元分类%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt#显示中文from matplotlib.f...
1.正则化之前介绍的文章之中,我们已多次接触到正则化方法,但没有详细的解释为什么要正则化,什么是正则化,以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中,我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。1.1 为什么要正则化?讲到为什么需要正则化,就需要了解什么是过拟合问题。以下面图片为例,我们能够看到有两个类别,其中以X代表男生,O代表女生。我们想要通过学习来得到分类曲线,其中分类曲
当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的loss值不下降,以致我们无法训练,或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多,而且,更普遍的来说,loss不下降一般分为三种,即:训练集上loss不下降,验证集上loss不下降,和测试集上loss不下降。这里,首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念,如果有不清楚的可以参考下面的
机器学习中建模过程数据处理特征工程模型选择寻找最佳超参数模型分析与模型融合1.数据处理1.1机器学习中使用的数据的原则属性的值和属性的名称应该具有实际的意义。去除属性中相关度高的属性去除对结果影响不大的属性合理选择关联字段1.2常见的数据预处理方法数据清洗:数据清洗的目的不仅仅是清除错误点,冗余点和数据的噪声,还要将数据按照一定的规则进行统一处理。数据集成:将多个数据源中的数据进行合并,形成一个统
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.ne







