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pycaret之集成模型(集成模型、混合模型、堆叠模型

1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数,即经过训练的模型对象。...此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型,或者如果未传递列表,它将使用模型库中的所有模型。...3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型,该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。...此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层,它们的预测用作元模型的输入,可以使用meta_model参数传递该元模型。...restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下,它设置为True。当更改为False时,元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。

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–AR模型,MA模型,ARMA模型介绍

AR模型的定义 ————— AR模型平稳性判别 AR模型是常用的平稳序列的拟合模型之一,但并非所有的AR模型都是平稳的 。...第一个平稳的AR模型 这个AR模型的递推式子是x[t]=0.8*x[t-1]+e,其实e是一个误差项。...AR模型的一些性质 若AR模型满足平稳性条件,则他的均值为0,我们可以从上面的图中看出 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 AR模型的偏自相关系数有截尾性 注意第二,第三条很重要,后面可以用来做模型的识别...我在强调一遍 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 * AR模型的偏自相关系数有截尾性* MA模型 MA模型的定义 MA模型的可逆性 这个性质在推到MA模型的相关系数和自相关系数的时候比较有用...看一下可逆的定义 接下来看一下MA模型怎么转换成AR模型 最后我们看一下什么样的MA模型可以转化为AR模型 可逆MA模型的应用 对于一些MA模型,虽然其生成的式子不一样,但是其自相关图是一样的

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瀑布模型&螺旋模型

软件开发模型: 1.瀑布模型 1)软件概念阶段 用户需求 2)需求分析 软件需求 3)架构设计 架构文档 4)详细设计 模型设计 5)编码阶段 代码文档 6)测试阶段 瀑布模型的特点是在每个阶段的工作都清晰详尽...瀑布模型还有一个缺点是项目编码处在后半程,因此客户需要等待很长时间才能体验到产品,故此需要在早期就为用户提供一个体验的样本,这个样本就是产品原型。 瀑布模型非常适合使用在需求清晰且不易改变的情况。...除此之外,遇到一个需求非常清晰的客户是使用瀑布模型的一个重要前提。 2.螺旋模型 ? 螺旋模型兼顾了快速成型的迭代特征以及瀑布模型的系统化与严格监控。...螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析,使软件在无法排除重大风险时有机会停止,以减小损失。 螺旋模型的特点是每阶段只完成特定部分的功能,循环渐进式的开发。...螺旋模型非常适合使用在客户需求经常发生变化或者客户需求不明确的情况。

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生成模型&判别模型

#生成模型 #判别模型机器学习中的判别式模型和生成式模型目录:基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中,对于有监督学习可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。...1.2 生成式模型这么做一般会对每一个类建立一个模型,有多少个类别,就建立多少个模型。...生成式模型: 是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型,然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型,然后从这只羊中提取特征,放到山羊模型中看概率是多少,再放到绵羊模型中看概率是多少,哪个大就是哪个。...但是,生成式模型的概率分布可以有其他应用,就是说生成式模型更一般更普适。不过判别式模型更直接,更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型,但由判别式模型得不到生成式模型。3....判别式模型和生成式模型的区别3.1 判别式模型和生成式模型的对比图图片上图左边为判别式模型而右边为生成式模型,可以很清晰地看到差别,判别式模型是在寻找一个决策边界,通过该边界来将样本划分到对应类别。

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pycaret之训练模型(创建模型、比较模型、微调模型

1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型,并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。...2、创建模型 在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数,即型号ID作为字符串。...尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成,但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时,有一种快速的方法可以对模型进行集成。...3、微调模型 在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。...对于有监督的学习,此函数将返回一个表,该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习,此函数仅返回经过训练的模型对象。

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星星模型&&雪花模型

在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。...星型模型 当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型。 ?...雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...雪花模型和星星模型的区别: 星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接,因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素,设计与实现都比较简单。...在雪花模型中,数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中,所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。 3)性能 第三个区别在于性能的不同。

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模型分类之生成模型与鉴别模型

一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布,而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布,换句话说也就是,生成模型学习了所有数据的特点,判别模型则只是找出分界。 ?...二、生成模型与鉴别模型详细介绍 ? ? 三、生成模型与判别模型的优缺点 概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed)。...在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型,无向图多为判别模型。 生成模型(Generative Model),又叫产生式模型。...所以生成模型和判别模型的主要区别在于:添加了先验概率 即:生成模型:p(class, context)=p(class|context)*p(context) 判别模型:p(class|context)...; (5)判别模型的性能比生成模型要简单,比较容易学习。

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Jmm模型_fgls模型

一、什么是JMM模型 Java内存模型(即Java Memory Model,简称JMM)本身是一种抽象的概念,是一种规范,并不真实存在,它描述的是一组规则或规范,通过这组规范定义了程序中各个变量(包括实例字段...由于JVM运行程序的实体是线程,而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间),用于存储线程私有的数据,而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存,主内存是共享内存区域,所有线程都可以访问...模型如下图: 如果线程想要通信的话要执行一下步骤: A线程先把本地内存的值写入主内存 B线程从主内存中去读取出A线程写的值 二、JMM模型的作用 由于Java是跨平台语言,在不同操作系统中内存都有一定的差异性...上面所说的步骤其实就是实现了线程之间的通信,但是不要以为线程之间的通信就是这么简单的,其实在Java中JMM内存模型定义了八种操作来实现同步的细节。...同时在Java内存模型中明确规定了要执行这些操作需要满足以下规则: 不允许read和load、store和write的操作单独出现。

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载、模型测试)

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x),F(x)就是残差: [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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三大数据模型:星型模型、雪花模型、星座模型

在数据仓库的建设过程中,根据事实表与维表的关系,经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型,那么,这几种数据模型有什么区别呢?在前期规划设计时,又应该选择星型模型,雪花模型还是星座模型呢?...星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表,相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换,变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。...雪花模型 当一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...其缺点是增加了主键-外键关联的几率,导致查询效率低于星型模型,并且不利于开发。 星座模型 星座模型也是星型模型的扩展。...对比 三种数据模型特点对比如下: 属性 星型模型(星座模型) 雪花模型 事实表 1张或多张 1张或多张 维表 一级维表 多层级维表 数据总量 多 少 数据冗余度 高 低 可读性 高 低 表个数 少 多

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blender模型(sklearn模型融合)

不同的模型有各自的长处,具有差异性,而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势,让这些相对较弱的模型(学习器)通过某种策略结合起来,达到比较强的模型(学习器)。...基本的融合方式有: Blending Stacking 选择融合模型模型有两点要求: 准确性 要求该模型的性能不能太差 差异性 选择模型一般是多个,要求这多个模型之间有差异,有差异才能通过融合模型发挥他们的优势...: 一般第二层采用LR模型,也叫做meta-model 元模型。...因为我们有3个基模型,所以输入的大小是n3,n表示样本大小,3表示基模型数量,一个样本被一个基模型预测一次,并且有一个预测值,这样输入就是n3。 输出就是样本的标签值。...基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等 我们在模型融合的时候,肯定会比较各个模型的使用场景等特点,所以需要知道各个模型的特性、优点、缺点等,但似乎现在网上并没有这方面的资料,这个地方不太好写,也似乎没有一个业内比较常用的模型组合

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判别模型 和 生成模型

【摘要】 - 生成模型:无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型:有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 【简介】 简单的说,假设o是观察值,q是模型...如果对P(o|q)建模,就是Generative模型。其基本思想是首先建立样本的概率密度模型,再利用模型进行推理预测。要求已知样本无穷或尽可能的大限制。...【判别模型Discriminative Model】——inter-class probabilistic description 又可以称为条件模型,或条件概率模型。...,但由判别模型得不到生成模型。...标号场为隐随机场,它描述像素的局部相关属性,采用的模型应根据人们对图像的结构与特征的认识程度,具有相当大的灵活性。 空域标号场的先验模型主要有非因果马尔可夫模型和因果马尔可夫模型

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人工智能基础——模型部分:模型介绍、模型训练和模型微调 !!

前言 本文将从什么是模型?什么是模型训练?什么是模型微调?三个问题,来展开介绍人工智能基础的模型部分。...模型族谱 一、什么是模型 模型是一个函数:将现实问题转化为数学问题(Encoder编码器),通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案(Decoder解码器)。...激活函数 二、什么是模型训练 模型训练:模型训练的本质是一个求解最优化问题的过程。...模型构建: 选择或设计模型架构,这可以是简单的线性模型、决策树,或是复杂的神经网络。 初始化模型参数,这些参数将在训练过程中被优化。...微调的定义 大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能,使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 2.

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finemolds模型_yolo模型训练

在已有模型上finetune自己的数据训练一个模型 1、准备训练数据和测试数据 2、制作标签 3、数据转换,将图片转为LMDB格式 前三步的过程和 如何利用自己的数据训练一个分类网络 是一样的,参考处理即可...4、修改网络模型文件 复制/caffe-root/models/finetune_flickr_style文件夹下面的deploy.prototxt readme.md solver.prototxt...type" # uncomment the following to default to CPU mode solving type: "AdaDelta" solver_mode: GPU 6、训练模型...#网络结构描述文件 deploy_file = caffe_root+'models/finetune_test/deploy.prototxt' #训练好的模型 model_file = caffe_root...,以及漫长的训练时间,但是,我们可以利用现有的caffemodel模型训练利用较少的数据训练一个效果较好的模型

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判别模型与生成模型

常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、 LDA、 Restricted Boltzmann Machine 等。 判别模型 判别方法由数据直接学习决策函数 ?...生成模型 生成方法由数据学习输入和输出联合概率分布 ? ,然后求出后验概率分布 ? 作为预测的模型,即生成模型。这里以朴素贝叶斯为例,我们要求的目标可以通过: ?...---- 判别模型与生成模型比较 判别模型: 优点: 1)仅需要有限的样本。节省计算资源,需要的样本数量也少于生成模型。...2)生成模型收敛速度比较快,即当样本数量较多时,生成模型能更快地收敛于真实模型。 3)生成模型能够应付存在隐变量的情况,比如混合高斯模型就是含有隐变量的生成方法。...,但由判别模型得不到生成模型

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生成模型和判别模型

生成模型可以产生数据,判别模型只能根据数据做判断。...生成模型的指导思想是贝叶斯,判别模型的指导思想是频率学派 生成模型 生成模型(Generaive Model)一般以概率的方式描述了数据的产生方式,通过对模型采样就可以产生数据。...判别模型 判别模型(Discriminative Model)对数据之间的映射关系建模,而不考虑数据本身是如何生成的。...常见模型的分类 生成模型 高斯混合模型(和其他类型的混合模型) 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络(例如Naive bayes,Autoregressive模型) LDA 玻尔兹曼机器(例如受限玻尔兹曼机器,深信念网络...) 变分自动编码器 生成对抗性网络 判别模型 k-最近邻算法 逻辑回归 支持向量机 最大熵马尔可夫模型 条件随机场 神经网络

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逻辑回归模型_RF模型

Click-Through-Rate, CTR) 预估点击率 (predict CTR, pCTR) 是指对某个系统将要在某个情形下展现前, 系统预估其可能的点击概率 步骤一: 学习、训练sklearn中自带的LR模型...petal width(花瓣宽度) 下图2为iris数据集部分数据示意图: 通过分析iris数据集可得,iris数据集中的特征矩阵为稠密矩阵,由此可见,如果想直接运用sklearn自带的LR算法进行模型训练...model.predict(x_test) - y_test) ** 2)) if __name__ == '__main__': main() 上文代码将稀疏矩阵转换为稠密矩阵,满足了sklearn中LR模型数据集输入格式要求...代码运行结果如图4所示: 步骤一和步骤二完成了模型训练的代码部分,今天的文章先写到这里,下一篇中将讲到如何将文本数据数字化为本文图3的稀疏矩阵格式。

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