如何在机器学习中固定恒定的验证精度？

在机器学习中，要固定恒定的验证精度，可以采取以下几种方法：

数据预处理：确保数据集的质量和一致性，包括数据清洗、去除异常值、填充缺失值等。这样可以减少数据集中的噪声和偏差，提高模型的稳定性和准确性。
特征选择：选择与目标变量相关性高的特征，去除冗余和无关的特征。这样可以减少特征空间的维度，提高模型的泛化能力和效率。
模型选择和调参：选择合适的机器学习算法，并进行参数调优。不同的算法和参数组合对模型的性能和稳定性有着不同的影响，需要根据具体问题进行选择和调整。
数据集划分：合理划分训练集、验证集和测试集。验证集用于模型的调优和选择，测试集用于评估模型的泛化能力。划分比例需要根据数据集的大小和特点进行合理的选择。
交叉验证：采用交叉验证的方法来评估模型的性能和稳定性。常见的交叉验证方法包括k折交叉验证、留一交叉验证等。通过多次交叉验证可以得到更稳定和可靠的模型评估结果。
集成学习：通过组合多个模型的预测结果来提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成学习方法包括投票法、平均法、堆叠法等。
模型监控和更新：定期监控模型的性能和稳定性，及时更新模型或调整参数。随着数据的变化和业务需求的变化，模型的性能可能会发生变化，需要及时进行调整和更新。

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数据预处理：腾讯云数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）
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机器学习中的交叉验证

总第100篇本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果，对于每一个输入的元素，如果其在测试集合中，将会得到预测结果。...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。...这个类可以用来交叉验证以固定时间间隔观察到的时间序列数据样本。...test]) for train, test in kfold] 你还可以看：机器学习模型效果评估机器学习中非平衡数据处理机器学习中的特征选择

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机器学习中的交叉验证思想

因为在实际的训练中，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的（初试条件敏感），但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意了。...通常我们使用的交叉验证方法有下面几种：简单交叉验证（simple cross validation）简单交叉验证当然很简单了，就是把整个训练集随机分为两部分（通常是70%的训练集，30%的评估集）。...K-折交叉验证（S-fold Cross Validation）这个据说是最常用的验证方法了，步骤如下： 1、将数据集均分为K份 2、从K份中取一份作为评估集，另外K-1份作为训练集，生成K个模型以及这...K个模型对于评估集的训练误差； 3、取训练误差最小的那个模型作为最后的结果；经大量实验验证，据说我们取K=10的时候效果最好。...这个方法一方面保证了数据充分被使用训练了，避免了数据的浪费；另一方面也互相进行了验证，达到了交叉验证的效果，不过计算代价还是有点高。

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图解机器学习中的 12 种交叉验证技术

今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。...CV-RMSE','TEST-RMSE']) 交叉验证交叉验证(Cross Validation) 是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。...顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。交叉验证的目的从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息。...交叉验证从多个方向开始学习样本的，可以有效地避免陷入局部最小值。可以在一定程度上避免过拟合问题。...确保同一组中不同时处于训练集和验证集中。该交叉验证器分组是在方法split中参数groups来体现出来的。

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机器学习中的超参数的选择与交叉验证

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算法研习：机器学习中的K-Fold交叉验证

在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...k = 10：k的值固定为10，这是通过实验发现的值，通常导致具有低偏差的模型技能估计，适度的方差。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...结论在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。

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如何在机器学习的工作中获得成功？这是福布斯榜单CEO的八个建议

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基于自运动中准确估计地平面法向量方法

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F-LOAM:基于激光雷达的快速里程计和建图

摘要同时定位与建图（SLAM）在机器人领域有着广泛的应用，如自动驾驶和无人驾驶等领域。一个好的SLAM系统其计算效率和定位精度是至关重要。...在每个扫描间隔期间，激光阵列在水平面上以恒定速度旋转，同时激光测量按顺时针或逆时针顺序进行。原始点云匹配方法（如ICP）对噪声和动态对象（如人类）非常敏感，可用于自动驾驶。...如上所述，为了降低计算成本，基于恒定速度模型而不是迭代运动估计来执行失真补偿。实验 A 实验设备为了验证该算法，我们在大尺度室外环境和中等尺度室内环境下对F-LOAM进行了评估。...图3:KITTI数据集序列00-10上不同定位方法的比较。 C 仓储物流实验在本实验中，我们的目标是建立一个自主的仓储机器人来取代人工主导的制造业。AGV设计用于执行日常任务，如运输。...这就要求机器人平台在复杂的环境中主动定位。 1）仿真环境：首先在一个仿真环境中验证我们的算法。仿真环境建立在Gazebo和Linux-ubuntu18.04上。

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论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

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自动数据增强论文及算法解读（附代码）

机器学习和计算机视觉领域的一大重点是设计更好的网络架构。人们很少注意寻找更好的数据增强方法，这种方法包含更多的不变性。...图1 我们使用搜索方法（例如强化学习）来搜索更好的数据扩充策略的框架。控制器RNN从搜索空间预测扩充策略。训练一个具有固定结构的子网络，使其收敛到精度R。...我们强调了应用子策略的随机性，通过展示一幅图像如何在不同的小批量中进行不同的转换，即使使用相同的子策略也有可能采用不同的操作。如文中所述，在SVHN上，几何变换更多地是通过自动增强来选择的。...梯度通过子网络的验证精度进行缩放，以更新控制器RNN，从而控制器为性能不好的子网络分配低概率，为精度高的子网络分配高概率。我们强化学习算法采用了近端策略优化（PPO），学习率为0.00035。...下图中，我们展示了不同子模型神经网络架构下的测试集精度，并找到了权重衰减和学习率超参数，这些超参数为基线增强的常规训练提供了最佳验证集精度。

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理解目标检测模型中的性能评估

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西工大张伟伟教授：智能流体力学研究的进展

张伟伟教授在报告中提到，湍流模型机器学习方法和湍流数据同化方法，将摆脱对传统湍流模型的依赖，实现飞行器高雷诺数湍流场的高精度求解。...如何在求解过程中保证耦合求解的收敛性和稳定性是一个非常具有挑战性的问题。在我们的前期工作中，主要分为两部分。...第一部分，探索能不能利用经典湍流模型生成的数据，构建机器学习模型，并以此替代经典湍流模型。第二部分，由于经典模型的计算精度不够，我们探索可以通过什么方法来提升机器学习模型的精度？...这主要是因为实验样本量比较少，而这个问题本身的维度比较高，非线性比较强，使得我们面临一个小样本的机器学习难题。此外，不同来源的数据的精度和成本也不一样。数值模拟要往高精度的方向走，成本是非常高的。...但这两个方法显然都具有局限性，但通过我们把这两个模型进行集成，测试结果表明，这种集成模型架构有效解决了小样本学习的泛化性难题。我们对这个模型架构进行了验证。

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学界 | Facebook 新研究：大批量SGD准确训练ImageNet仅需1小时

选自arXiv 机器之心编译参与：蒋思源由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。...通过这些简单的技术，我们基于 Caffe2 的系统可以使用批量大小为 8192 进行训练 ResNet-50 网络，该训练不仅在 256 块 GPU 上只花费一小时就能完成，同时还有匹配小批量的精度。...图 1： ImageNet 最好的验证误差 vs. 小批量大小 ? 图 2：没有预热方案、恒定预热方案和逐步预热方案（gradual warmup）的训练误差对比。 ? 图 3：训练误差 vs....小批量 SGD 的训练和验证曲线。 ? 图 5：使用不同学习率 η 的小批量 SGD 训练曲线。 ? 图 6： ImageNet-5k 最好的验证损失 vs. 小批量大小 ?...图 8：分布式同步 SGD 的图像吞吐量。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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“穿墙透视”黑魔法来了！只需WiFi和智能手机就可实现

研究人员表示在11个真实世界的地点用实验验证了这种攻击，并以较高的精度显示了用户跟踪。...第三，我们在普通智能手机上实现了攻击系统的原型，并在11个不同的环境中验证了攻击的可行性和准确性，包括办公楼和住宅楼。...利用被检测到的WiFi设备作为锚装置，攻击者可以从信号中提取出细微的变化，以识别和跟踪目标如何在室内的各个房间中移动。...以分析跟踪精度。图10显示了CDF的持续时间估计误差，其中80％的情况下，误差小于16秒。 WiFi设备的触发距离。如之前描述的那样，每个锚设备也具有触发距离。...但精度恒定在99.94％。这意味着某些WiFi设备在空闲时不能单独用于检测用户的存在。但是，由于设备在不同时间传输了数据包，攻击者可以聚合来自多个锚点的结果，以提高检测准确性。

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最讨厌说大话，只想聊经验！我从创建Hello world神经网络到底学会了什么？

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寻找最佳的神经网络架构，韩松组两篇论文解读

模型量化是对深度神经网络（DNN）进行压缩和加速的一种广泛使用的技术。在许多实时机器学习应用（如自动驾驶）中，DNN 受到延迟、能量和模型大小的严格限制。...为了提高硬件的效率，许多研究者都提出将权值和激活值量化到低精度。 ? 图 1 ：固定精度量化与混合精度量化示意随着混合精度硬件的出现，需要提出混合精度量化方法。...在传统的量化方法中，DNN 所有层的权重和激活值使用固定数目的 bit 位，如图 1(a) 所示，固定精度量化为每层的权重和激活值都分配了 8bit。...ln -s /path/to/imagenet/ data/ 如还没有 ImageNet，可以下载 ImageNet 数据集并将验证图像移动到标记的子文件夹。...关注学术前沿，喜欢文字分享，希望通过机器之心和大家一起学习，共同进步。比心 (ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ♡！

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机器人打磨的核心关键技术和柔性力控打磨工具

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CVPR2020——D3VO论文阅读

一、引入：深度学习已经扫荡了计算机视觉领域中的很多领域，不仅有高层次的任务，如目标分类，检测以及分割，也包括低层次任务，如光流估计，兴趣点检测以及表述。...虽然光照变化被明确地建模，但它并不是唯一可能违反亮度恒定假设的因素。其他因素，如非朗伯表面、高频区域和移动的物体，也会破坏这个假设。...但这增加了校准工作，更重要的是，在恒定速度下，IMUs不能在恒定速度下提供度量尺度。为了提高单目VO的鲁棒性，我们提出将来自深度网络的预估位姿合并到前端跟踪和后端非线性优化中。...除了位姿估计外，CodeSLAM[2]还通过与相机姿态共同优化稠密几何的学习先验，实现了稠密重建。但在位姿估计精度方面，所有端到端方法都不如传统的基于立体视觉和惯性的VO方法。...消融研究揭示出，与Monodepth2相比的显著改善主要来自uncer，可能是因为在KITTI中有许多物体具有非朗伯表面，如窗户，也有独立运动的物体，如汽车和树叶，这些都违反了亮度恒定假设。

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在多变环境中长期定位和建图的通用框架

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干货 | 关于数据的异常检测，看这一篇就够了

分箱操作是特征工程中常用的一种异常处理方式，在线性模型中，将变量分箱离散化可将极端值圈定在某一固定的组别，不仅能消除极端值对模型鲁棒性的影响，也能在线性性基础上引入非线性性。 ?...监控数据在时间维度上的异常情况，这里需要考虑时序数据的特性，比如趋势和周期等。 ? 5、欺诈检测。金融场景中的欺诈案例也属于异常数据，机器学习中有很多优秀的算法可用来支持欺诈检测。...6、其他场景中的异常检测和监控不一一列举。二、检测方法 ? 1、概率统计模型概率给出总体的分布来推断样本性质，统计则从样本出发来验证总体分布的假设。...所以概率统计模型需要我们去验证模型假设的正确性，比如概率分布是否正确，参数的设置是否合理。 2、机器学习方法机器学习无外乎监督、非监督以及半监督学习方法等，比如常见的聚类，二分，回归。...b）二分判定二分判定的前提是数据包含人工标注。异常值标注为1，正常值标注为0，通过机器学习方法给出观测为异常的概率。三、实际应用 ?

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