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

玉兔飞控一代调参软件，内有说明书以及32位64位驱动

xgboostgbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？

目录减少数据在内存中占用的空间线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况简单建模五折交叉验证事实上,五折交叉验证在某些与时间相关的数据集上反而反映了不真实的情况绘制学习率曲线与验证曲线嵌入式特征选择 – 大部分情况下都是用嵌入式做特征选择# 我们看下三种模型的效果对比:线性回归; 加入了L1的Lasso回归; 加入了L2的岭回归 减少数据在内存中占用的空间 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type to

随机森林实现及调参一、R语言方法一、手动调参方法二、网格调参二、python 注：本博客数据仍采用决策树调参的泰坦尼克号数据，前奏(数据预处理)请参考☞ 决策树R&Python调参对比☜ 一、R语言 方法一、手动调参 PS.仅使用常规包：randomForest和循环编写。 1-建模 set.seed(6) rf <- randomForest(Survived~.,data=train,ntree=100) y_pred <- predict(rf,test) A <- as.matrix(table(y_pred,test$Survived)) acc <- sum(diag(A))/su

这份PPT，主要有7个主题，分别是：1、调整学习率；2、调整小批量的规模；3、调整优化器和权值衰减；4、调整特征和标签；5、调整特征和标签（mixup）；6、调整初始条件；7、Shake-shake正则化。每一个主题，都基于相对前沿以及效果较好的论文来进行分析。