交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但

INAV或BF调参SpeedyBee_1.3.9.apk

ROS 导航功能包用于实现移动机器人可靠移动。ROS 导航功能包通过处理里程数据、传 感器数据和环境地图数据，为机器人运动生成一条安全的路径。最大限度地优化导航功能包 的性能需要对相关参数进行调整，且调参这项工作并不像表面上的那么简单。对其中的概念和推理不熟悉的人很大概率会采用随机尝试的策略，无形中浪费了大量时间。

【导读】机器学习中，调参是一项繁琐但至关重要的任务，因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时，网格和随机搜索不需要人力，但需要很长的运行时间。因此，诞生了许多自动调整超参数的方法。贝叶斯优化是一种用模型找到函数最小值方法，已经应用于机器学习问题中的超参数搜索，这种方法性能好，同时比随机搜索省时。此外，现在有许多Python库可以实现贝叶斯超参数调整。文章由贝叶斯优化方法、优化问题的四个部分、目标函数、域空间、优化过程、及结果展示几个部分组成。 贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标

目录:keycap_0: 前言:keycap_0:.:keycap_1: 赛题重述:keycap_0:.:keycap_2: 数据集概述:keycap_1: 数据处理:keycap_2: 线性回归:keycap_2:.:keycap_1: 简单建模:keycap_2:.:keycap_2: 处理长尾分布:keycap_3: 五折交叉验证¶（`cross_val_score`）:keycap_3:.:keycap_1: `cross_val_score`相应函数的应用:keycap_3:.:keycap_2: 考虑真实世界限制:keycap_3:.:keycap_3: 绘制学习率曲线与验证曲线¶:keycap_4: 多种模型对比:keycap_4:.:keycap_1: 线性模型 & 嵌入式特征选择:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_1: `LinearRegression`，`Ridge`，`Lasso`方法的运行:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_2: 三种方法的对比:keycap_4:.:keycap_2: 非线性模型:keycap_

STM32编程利用L298N驱动直流有刷电机上位机PID位置环调试

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微软自动调参工具 NNI 使用事例教程源码，基于pytorch1.7.1