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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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

2、保持好奇心机器学习和人工智能技术都是现代化的科技，今后只会不断进步，所以保持健康的好奇心和学习心态非常重要，这能帮助你不断学习新的技术，真正做到与时俱进。...如果你想在机器学习领域取得成功，好奇心就是首要素质。” 3、把企业面临的问题翻译成数学术语机器学习是一个非常讲究逻辑思维的领域。作为一项职业，它将科技、数学和商业分析融为一体。...4、讲究团队精神 “机器学习”这样的词或许会让人想到一个人在电脑和机器的包围下独自工作的场景。5年前或许是这样，但这个领域如今已经非常讲究合作。...7、参加在线课程或者数据科学训练营你的目标是尽可能拓宽自己的机器学习相关技能。Douetteau提供了一些具体建议：‘首先将在线课程与机器学习竞赛融合起来。...从智能手机到聊天机器人，机器学习和人工智能专家的需求只会有增无减，所以现在是投身这个成长性行业的绝佳时机。

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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

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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

【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。...本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领域最常用的度量指标——均值平均精度（mAP），并图解了给定边界框的正确性的度量标准IoU – 交并比。...通过阅读本文，你将掌握机器学习模型，特别是目标检测领域的各种度量指标，这有助于在科研和项目中衡量你的模型。专知内容组编辑整理。 ? What is mAP ?...目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的，所以模型只能定位和分类图像中的那些类。此外，目标的位置通常是边界矩形的形式。所以，目标检测涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。 ?...MAP =所有类别的平均精度求和除以所有类别所以，均值的平均精度就是数据集中所有类的平均精度的平均值。当我们比较MAP值时要记住一些重要的点 MAP总是在固定数据集上计算。

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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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重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型

但锂电池的爆炸威力如同一个小型炸药包，未经控制的电池热失控后会产生爆炸失火，又因为锂离子着火后会产生助燃气体如氧气，这会导致后续的二次燃烧和反复燃烧，一旦起火很难被扑灭。...对此，武汉理工大学康健强团队提出了一种集成学习 + FIE 的简化电化学模型模型，其中集成学习模型基于机器学习，集成了离散时间实现算法 (Discrete-time realization algorithm...集成学习 (Ensemble Learning Model, ELM) 作为一种典型的机器学习技术，可以通过结合多个模型，实现比任何单独模型更好的预测性能。...实验三：验证 ELM 模型在动态工况下的有效性 FUDS动态模拟 (A) 一个周期FUDS电流；(B) DRA、FOM、TPM、ELM和P2D模型电池电压为验证 ELM 模型在动态工况下的有效性，研究人员对不同模型进行了...*数字孪生的主要功能是通过收集现实世界里的实时数据，利用机器学习和分析技术进行数据处理，模拟和预测物体在现实世界中可能产生的反应和情况，进而研究其性能。

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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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FPGA中的DSP-Packing: 提高算法性能功耗和效率

具体来说，该方法专注于如何在单个DSP块中进行低精度算术运算的打包，以提高计算密集型算法的性能、功耗和面积效率。...image-20240731001801622 引言由于FPGA中的DSP资源往往被设计成支持较大的位宽运算（例如48位累加器或18x27位乘法器），当应用于低精度数据处理时（如图像处理或机器学习中常见的量化数据...论文中的新方法论文主要就是研究如何在单个DSP块中实现多个低精度乘法运算的技术： INT4-Packing简介 INT4-Packing是一种技术，它可以在单个DSP块中同时执行四个4位乘法运算。...这些方法和技术共同提高了FPGA中DSP资源的利用效率，特别是在处理低精度算术运算时，如图像处理和机器学习应用。...总体而言，论文提出的方法有效地提高了FPGA中DSP资源的利用率，尤其是在处理低精度数据时，如图像处理或机器学习应用中的量化数据。

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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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