1、A brief history of forests 2、树模型的复杂度 3、树模型的目标函数 4、树的分数:分数越小的树越好! 5、树模型的伪代码的实现 6、建树—稀疏特征 DT算法的简介 1、动态观察DT的生成过程 2、DT的过拟合现 3、DT的损失函数 DT算法sklearn代码定义及其案例应用 1、DecisionTreeClassifier分类代码及其案例应用...
首先,你得有一个训练好的模型。这通常意味着你需要使用一些机器学习框架,比如TensorFlow或者PyTorch,来开发并训练你的模型。确保你的模型在测试集上有满意的表现。 优化模型 🚀 接下来,为了在云端高效运行,你需要优化你的模型。这可能包括量化、剪枝,以及将模型转换为适合你选择的部署平台的格式,比如TensorFlow Lite或...
将训练好的模型直接嵌入到用户设备上运行的应用程序中。 这种方法提供最低的延迟,并提高隐私性。 在大多数情况下,数据在设备内部生成并保存,显著提高了安全性。 🔹 Event-Driven 将训练好的模型作为流处理管道的一部分应用。 当数据通过流数据管道连续传输时,应用程序不断对数据进行推理并将其返回到系统(很可能是...
二手车价格预测得分:91%数据清理,数据可视化,数据预处理,ML模型(LR,DT,RF,GBR,KNN,SVM,XGBR,TENSORFLOW),PCA,LDA,度量标准(R Square,MSE,RMSE,MAE)
ML:机器学习可解释性之部分依赖图之每个特征如何影响您的预测?ML之PDP:基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻略 ML之PDP:基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分...
对ApplyOnnxModel 中的估算器使用 Fit 方法后,可使用“将模型保存到本地”部分的Save 方法将其保存为新模型。 加载远程存储的模型 若要将存储在远程位置的数据准备管道和模型加载到应用程序中,请使用 Stream,而不要使用 Load 方法中的文件路径。 C# 复制 // Create MLContext MLContext mlCont...
在机器学习(ML)领域,无缝打包和部署模型的能力至关重要。容器化已成为改变游戏规则的解决方案,它提供了从本地开发环境到生产环境的简化路径。Docker是容器化领域的领先平台,它提供了将ML应用程序封装到可移植和可扩展容器中所需的工具。📚 教程概览 下面是一个分步教程,指导您完成使用Docker容器化简单ML应用程序的过...
🎯 创建并训练模型 我们将使用一个简单的线性回归模型。首先,我们创建一个线性回归对象,然后用训练数据拟合它。 ```python model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 📊 评估模型 最后,我们使用测试集来评估模型的性能。这包括预测测试集的结果,并与实际结果进行比较。 ```python ...
4-生成模型所需配置文件.mp4 08:19 5-json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4 06:15 6-完成输入数据准备工作.mp4 08:47 7-训练代码与参数配置更改.mp4 10:30 8-训练模型并测试效果.mp4 07:08 第六章_YOLO-V4版本算法解读 06:04 2-V4版本贡献解读.mp4 ...
创建者:DT大模型专家千城 收藏 深度学习研一水论文时如何选择baseline以及进行改进--深度学习/机器学习 3107播放 本地部署多模态对话大模型Qwen2-VL详细教程!模型微调/环境配置/数据集构建 200播放 【Gemma3】手把手教大家使用Gemma3微调自己的数据集!模型微调/本地部署 618播放 【AI4science】如何将分子数据输入...