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    关于libsvm的PCA和 网格「建议收藏」

    之前稍微整理了libsvm的内容,但是还有很多没搞懂,最近因为论文思路卡住了,所以又反过来弄libsvm 因为看人家的论文,偏应用的方面,流程都非常完整,特征提取以后,一般有降维,有参数,所以就很想实现这些功能 因为对比实验真的一点也写不下去了,头大…而且svm的工具箱非常的成熟了,除了常用的libsvm工具包,还有Libsvm-Faruto Ultimate的工具包,这是一个基于libsvm的工具箱,增加了许多实用的功能:降维、参数 函数有3种 SVMcgForClass(网格) gaSVMcgForClass(遗传算法) psoSVMcgForClass(粒子群优化) 其中,我用到的就是 pca降维使用函数:pcaForSVM 网格函数::SVMcgForClass 因为设置了默认的参数,所以最少的情况下只需要2个参数就能让函数运行起来 [featuresTrain,featuresTest] = pcaForSVM ’ -c ’ num2str(bestc1) ’ -g ’ num2str(bestg1),这样就行了 有机会试一下,截止到现在,我的网格还没跑完,实在太慢了,没有报错,就是慢。

    12010

    Hbase参数

    本教程以hadoop 为例,根据自己的实际情况调整ulimit 限制 liunx 内核网络参数调整 在linux 中所有的TCP/IP 参数都位于/proc/sys/net 目录下(请注意,对/proc /sys/net 目录下内容的修改都是临 时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: /etc/sysctl.conf 是一个允许你改变正在运行中的Linux 系统的接口。 它包含一些TCP/IP 堆栈和虚拟内存系统 的高级选项,可用来控制Linux 网络配置,由于/proc/sys/net 目录内容的临时性,建议把TCPIP 参数的修改添加 到/etc/sysctl.conf 文件, 然后保存文件,使用命令“/sbin/sysctl –p”使之立即生效,样例参数 net.core.rmem_default = 256960 net.core.rmem_max = 513920 image.png Hbase 参数优化 RPC 参数优化 hbase.regionserver.handler.count RPC 处理线程数 默认值为30 Memstore 参数优化 image.png

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    Hive参数

    开启MapJoin参数设置:   (1)设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true   (2)大表小表的阀值设置(默认25M一下认为是小表 开启动态分区参数设置   (1)开启动态分区功能(默认true,开启) hive.exec.dynamic.partition=true   (2)设置为非严格模式(动态分区的模式,默认strict, 该参数需要根据实际的数据来设定。比如:源数据中包含了一年的数据,即day字段有365个值,那么该参数就需要设置成大于365,如果使用默认值100,则会报错。 mapred.map.tasks.speculative.execution=false;   SET mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false; 九、Hive调配置项合集 join的map数控制,默认是10000; hive.skewjoin.mapjoin.min.split 数据倾斜join时map join的map任务的最小split大小,默认是33554432,该参数要结合上面的参数共同使用来进行细粒度的控制

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    量化投资之机器学习应用——基于 SVM 模型的商品期货择时交易策略(提出质疑和讨论)

    SVM 算法的优点在于通过参数以降低泛化出错率,同时使用核函数在高维度特征空间中进行学习以解决非线性分类和回归问题。 SVM 择时模型的本质属于分类器,构建的流程包括:1. 训练算法,使用粒子群优化算法(PSO)以及遗传算法(GA)实现参数;4. 测试算法,在设置止损点位的基础上对择时策略进行回测检验,统计模型准确率和收益率。 SVM模型可以通过参数找到分类超平面,以最大限度分隔正负类数据并使支撑超平面之间的距离最大化。 参数过程 参数的过程主要针对 SVM 模型中核函数参数和惩罚因子,我们选择两种方法来对核函数中?以及惩罚因子C进行动态,分别是粒子群算法和遗传算法。 所以通过 SVM 模型中分别使用两种算法进行参数,最终选择交叉验证结果中准确率最高的算法以及相应参数

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    基于量子遗传的函数算法MATLAB实现

    量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码,利用量子逻辑门实现染色体的演化,实现了比常规遗传算法更好的效果。 量子遗传算法建立在量子的态矢量表示的基础之上,将量子比特的几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表达多个态的叠加,并利用量子逻辑门实现染色体的更新操作,从而实现了目标的优化求解。 Matlab代码: ①QuantumMain.m MATLAB clc; clear all; close all; %----------------参数设置------------------- % 适应度函数   % 输入  binary:二进制编码   %     lenchrom:各变量的二进制位数   % 输出 fitness:适应度   %            X:十进制数(待优化参数

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    数学建模学习笔记(十四)神经网络——下:BP实战-非线性函数拟合

    BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值——非线性函数极值 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法 数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的算法 ——非线性函数极值 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39

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    数据城堡参赛代码实战篇(六)---使用sklearn进行数据标准化及参数

    如果我们想要试一下不同的参数设置对于结果的影响,那么我们就要不断修正模型的参数,或者使用一个循环,不断的调用。 哈哈,其实sklearn提供了叫网格搜索的工具,供我们进行参数,下面小编将带你一探究竟。 首先,我们导入网格搜索方法: from sklearn.grid_search import GridSearchCV 接下来我们需要设置一下我们想要测试的参数以及其对应的值: parameter={ : print svm_gs.best_params_ 输出如下: {'C': 10.0, 'gamma': 10.0} 随后sklearn会使用最优参数组合对模型进行训练。 我们利用训练好的模型来预测结果: result = svm_gs.predict(test_x) 5 总结 本篇,小编带你一同了解了sklearn中数据标准化和利用网格搜索进行参数的过程,并详细介绍了如何从读入数据到得到预测结果的一个完整建模流程

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    Spark调 | Spark SQL参数

    欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql 版本支持的参数。 本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调。 内容分为两部分,第一部分讲遇到异常,从而需要通过设置参数来解决的调;第二部分讲用于提升性能而进行的调。 异常调 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式,可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。 性能调 除了遇到异常需要被动调整参数之外,我们还可以主动调整参数从而对性能进行调

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    数学建模篇——遗传算法

    常用的智能算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法、神经网络算法等等,今天我们介绍遗传算法。 ? 什么是遗传算法? 主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有更好的全局能力;采用概率化的方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。 遗传算法的实现 1、编码 遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种,我们介绍二进制编码规则(因为二进制编码方便染色体进行遗传、变异和突变等操作)。 设某个参数的取值范围为 (L,U),使用长度为k的二进制编码表示该参数,则此时的对应关系为: ? 2、解码 解码的目的是为了将不直观的二进制数据还原成十进制。 showChrom(self): print(self.chrom) def showFitness(self): print(self.fitness) #基础参数

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    内核 TCP 参数

    这时可优化TCP内核参数,及时将TIME_WAIT状态的端口清理掉。 下面方法只对大量 TIME_WAIT 状态的连接导致系统资源消耗有效,如不是这种情况,效果可能不明显。 这时,有必要调整下Linux的TCP内核参数,让系统更快的释放TIME_WAIT连接。 输入下面的命令,让内核参数生效: sysctl -p 经过这样调整后,除进一步提升服务器的负载能力外,还能防御小流量程度的DoS、CC和SYN攻击。 此项参数可控制TIME_WAIT 最大数量。 这几个参数,建议在流量非常大的服务器上开启,会有显著效果。一般的流量小的服务器上,没必要去设这几个参数。 内核其他TCP参数说明: net.ipv4.tcp_max_syn_backlog= 65536 #记录尚未收到客户端确认信息的连接请求的最大值。

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    JVM参数及调

    GC调思路 分析场景,如:启动速度慢,偶尔出现响应慢于平均水平或出现卡顿 确定目标,如:内存占用,低延时,吞吐量 收集日志,如:通过参数配置收集GC日志,通过JDK工具查看GC状态 分析日志,如:使用工具辅助分析日志 垃圾收集器Parallel参数 Parallel垃圾收集器在JDK8中是JVM默认的垃圾收集器,它是以吞吐量优先的垃圾收集器。其可调节的参数如下: ? 垃圾收集器CMS参数 CMS垃圾收集器是一个响应时间优先的垃圾收集器,Parallel收集器无法满足应用程序延迟要求时再考虑使用CMS垃圾收集器,从JDK9开始CMS收集器已不建议使用,默认用的是G1 垃圾收集器G1参数 G1收集器是一个兼顾吞吐量和响应时间的收集器,如果是大堆(如堆的大小超过6GB),堆的使用率超过50%,GC延迟要求稳定且可预测的低于0.5秒,建议使用G1收集器。 ? GC调之前,我们需要了解当前JVM参数的信息。

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    JVM参数及调

    一起说说JVM参数及调,之前JDK的命令工具也说过,今天一起搞个程序试一把看看如何调,从哪些方面来调。 本质上调就是不断的调整下的小参数,让我们程序更加平稳。 878208.0 541605.8 35344.0 33560.9 4652.0 4338.5 4246 38.580 81 1.431 40.011 ③ G1参数 对代码的深度优化 -XX:-inline 方法内敛,默认打开 PS:JVM参数是个很细心很耐心的工作,夜深人静的时候写文章的时候演示,平常的时候根本写不出来 ,太心累了,一个参数一个试穷举法,非java范畴,调永远都是慢悠悠的,很多时候发现跟谈恋爱一样,初恋可能是最美好的,最可悲的是可能还没开始恋爱,都30多岁到了单身汉的年龄。

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    spark shuffle参数

    spark shuffle参数  spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream 调建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。 调建议:在资源参数中讲解过这个参数。如果内存充足,而且很少使用持久化操作,建议调高这个比例,给shuffle read的聚合操作更多内存,以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。 ,那么建议参考后面的几个参数,通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作,同时提供较好的磁盘读写性能。 调建议:当你使用SortShuffleManager时,如果的确不需要排序操作,那么建议将这个参数调大一些,大于shuffle read task的数量。

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