超集我没有‘参数’按钮
超集是指一个集合包含于另一个集合中的关系。在数学中，如果集合A的所有元素都是集合B的元素，那么集合A就是集合B的超集。超集的概念在计算机科学和云计算中也有类似的应用。
在云计算中，超集可以指代一个更大的云服务提供商，它提供了比其他云服务提供商更广泛的服务和功能。这些超集云服务提供商通常拥有更多的资源和更高的可扩展性，可以满足各种规模和需求的客户。
优势：
- 多样化的服务：超集云服务提供商通常提供多种类型的云服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等，可以满足不同客户的需求。
- 高可扩展性：超集云服务提供商拥有更多的资源和更强大的基础设施，可以轻松应对大规模的计算和存储需求。
- 更好的性能和稳定性：由于拥有更多的资源和更强大的基础设施，超集云服务提供商可以提供更好的性能和更高的可靠性，确保用户的应用程序和数据始终可用。
应用场景：
- 大型企业：对于需要处理大量数据和高并发请求的大型企业，超集云服务提供商可以提供强大的计算和存储能力，满足其业务需求。
- 创业公司：对于创业公司来说，超集云服务提供商可以提供灵活的计算和存储资源，帮助他们快速启动和扩展业务。
- 科研机构：科研机构通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务，超集云服务提供商可以提供高性能的计算和存储资源，支持科研工作。
腾讯云相关产品： 腾讯云是国内领先的云计算服务提供商，提供了丰富的云服务和解决方案。以下是一些腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址，可以满足不同场景和需求的客户：
- 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持关系型数据库和NoSQL数据库。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 人工智能（AI）：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 云原生应用（TKE）：提供容器化的应用部署和管理服务，支持快速构建和扩展云原生应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
请注意，以上只是腾讯云的一些相关产品，腾讯云还提供了更多的云服务和解决方案，具体可根据实际需求进行选择和使用。
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1回答
我用过谷歌翻译器，所以如果有什么东西看起来很奇怪的话，请原谅。
我在Ubuntu虚拟机上有超集。我已经下载了一个超集OpenSource，我有1.1.0版的超集。我正在尝试使用参数进行SQL查询，以便能够创建参数化图表，但是，在SQL Lab部分中，我没有看到' parameters‘按钮。我
浏览 17提问于2021-06-09得票数 0
1回答
我有一个火车和一个测试集，没有开发(开发)集。我正在训练一个关于训练集的模型，并寻找能够最终最大限度地提高测试集准确性的最佳超参数(这几乎是一个正常的机器学习场景)。这是我的困惑:我们通常在开发集(而不是测试集)上进行超参数调优以找到最佳的超参数，然后使用这些最佳的超参数来训
浏览 0提问于2021-06-25得票数 1
2回答
我读过验证集用于超参数调整和比较模型。但是，如果我的算法/模型没有任何超参数呢？我应该使用验证集吗？因为比较模型也可以使用测试集来完成。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 2
是否对培训或验证数据集进行了超参数调优？post 这里对是否应该使用训练集进行超参数调整给出了不同的意见。我想知道是否可以在训练数据集上进行超参数调优？此外，我想知道为什么我们应该/不应该对训练数据集进行超参数调优的后果是什么。
提前感谢！
浏览 0提问于2023-05-08得票数 0
(这是来自cv堆栈交换的副本帖子，但也放在这里)
我正计划实现嵌套交叉验证，但只是对它的操作提出了一个问题。我知道有很多关于嵌套cv的文章，但其中没有一个(据我理解)解决了我对这个过程的错误理解。对于外循环的第一次迭代，我们使用折叠1作为保持测试集，并在内部循环中通过Folds 2&3进行(Kfold )超参数调整。让我们说，这产生了一组最优的超参数：超参数集A。现在，对于
浏览 6提问于2022-02-18得票数 1
1回答
除了使用验证数据来调优超参数之外，将验证数据包含到模型中还有其他好处吗？那么，如果我们不调优超参数，那么验证集就没有意义了？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 2
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3回答
在开发神经网络时，通常会将训练数据划分为列车、测试和保留数据集(许多人将这些数据分别称为列车、验证和测试)。同样的东西，不同的名字)。许多人建议根据测试数据集中的性能选择超参数。我的问题是:为什么？为什么不在列车数据集中最大限度地提高超参数的性能，当我们通过测试数据集中的性能下降检测到过度拟合时，停止对超参数的训练？由于列车通常比测试大，这会不会比在测试数据集上训练超参数产生更好的结果？在本文中，数据集</e
浏览 1提问于2016-07-05得票数 5
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我有一个数据集，需要对整个数据集进行交叉验证，例如，10倍的交叉验证。我想用径向基函数( RBF )核进行参数选择(RBF核有两个参数:C和γ)。通常，人们使用开发集来选择支持向量机的超参数，然后在开发集的基础上使用最优的超参数，并将其应用到测试集中进行评估。但是，在我的示例中，原始数据集被划分为10个子集。很明显，我们没有固定
浏览 2提问于2016-05-06得票数 2
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使用验证数据
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我不清楚使用验证数据的确切过程。
假设我拟合我的神经网络模型，并使用训练集和验证集来调整超参数。然后对这个模型上的测试集进行评估吗？还是重新组合验证和培训集，并将新的模型与我在验证阶段发现的超参数相匹配，然后对测试数据进行评估？我已经看到了许多不同的笔记本和例子，两者兼而有之。当然，一旦我找到了我的超参数，使用
浏览 0提问于2019-02-07得票数 2
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我正在尝试在Python语言中优化的超参数。
我有3个独立的数据集:训练/验证/测试。因此，我希望使用特定的验证集来调优超参数，而不是使用交叉验证方法，即中描述的“第一种方法”。现在，sklearn有一些很好的内置方法来使用交叉验证(例如)来优化超参数，但是如果我想用特定的验证集来调优我的超参数</e
浏览 12提问于2021-11-04得票数 1
我对在训练阶段如何使用验证集感到困惑(像CNN这样的神经网络)？在Matlab或python(Keras)这样的平台中，我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于调优超参数(如神经元数目和学习速率)，假设使用SDG优化器，如何根据验证集进行调优？验证集是否只是给出了神经网络对不可见数据(验证集)表现的指示，然后基于此我</em
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
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假设我将数据分成训练集和验证集。我在我的训练集上进行5倍交叉验证，为我的模型获得最优的超参数，然后使用最优的超参数来训练我的模型，并将得到的模型应用到我的验证集上。我的问题是，将训练集和验证集结合起来，并使用从训练集中获得的超参数来建立最终模型是否合理？
浏览 2提问于2016-09-12得票数 0
2回答
我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
这种方法的缺点是什么？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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我使用的是交叉验证(5倍)的学习技巧。
交叉验证。，我得到我的数据集，并使用它在5倍交叉验证。返回的分数(全部5个)在.80到.85的范围内。直接训练，如果我使用相同的数据集与火车测试分割(0.2测试部分)，并直接拟合和预测，我得到了.70的准确性。(召回和中华民国也较少)。我已经读到，原因是交叉验证是过分适合培训数据。但是，当考虑到交叉验证的单一设置(组合)时，它不是与直接拟合和预测相同吗？如果我不知何故知道交叉验证中的特定组合如何分割数据，并使用这
浏览 3提问于2017-09-09得票数 0
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1回答
我没有几个问题，我不能清楚地从这个答案中理解。如果这些问题得到澄清，将是非常有帮助的。您可以使用整个集合上的交
浏览 0提问于2018-07-18得票数 0
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2回答
培训集交叉验证后是否需要测试集？
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我想引用Aurelien的“与Scikit学习和TensorFlow一起进行机器学习的手”一书中的一段，关于在使用k-折叠交叉验证对训练集进行超参数调整之后对最终测试集的评估：
“如果您进行了大量的超参数优化(因为您的系统最终对验证数据进行了很好的调整，并且在未知数据集上的性能可能不太好)，那么性能通常会比使用交叉验证时稍微差一些。”在本例中情况并非如此，但当发生这种情况时，您必须抵制调整超参数以使测试集</
浏览 0提问于2020-08-14得票数 1
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在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？为此，CrossValidator是否使用最佳超参数在整个训练/交叉验证数据集上重新训练，并使用重新拟合的模型进行推理？如果你将参数refit=True传递给GridSearchCV，它将使用参数网格中的最佳超参数
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
2回答
假设我开发了一个动态系统来预测一些特定股票的未来。随着时间的推移，火车将动态变化。为了更好地理解，请考虑下面的示例：第二轮: 列车组= 1: 151测试集= 151 : 153
第三轮: 列车组= 2: 152测试集=对于每一轮，我使用一个RandomSearchCV来调优Random Forest的超参数，以使用特定的特性来预测某些股票的回报。我的重点是在这个问题中调整超</em
浏览 0提问于2022-06-29得票数 2
我知道GridSearchCV会通过使用k-折叠cv找到“最好的”超参数。但是，在找到这些超参数后，GridSearchCV是否会用整个数据集再次训练模型，以获得可训练的参数？或者它只使用生成最佳超参数的折叠来训练模型？
浏览 19提问于2019-04-11得票数 3
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