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Python hyperparams
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关于hyperparams 相关联的Python项目和问题：
最新问答
我正在尝试绘制3x3sns.PairGrid个绘图。当前，底部三角形和上部三角形分别共享轴。换句话说，x轴和y轴仅与各自的列/行共享。因此，绘图(1,0)的x轴与(0,0)和(2,0)共享
但是，我希 ...
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![在pytorch中，张量[：]和张量之间有什么区别？](/media/tags/static/images/1.png)
import numpy as np
import time
features, labels = d2l.get_data_ch7()
def init_adam_states():
v_ ...
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我试图将模型的超参数存储在数据帧中，其中要存储的确切参数存储为字典的键
在循环的每次迭代中，关键点的值被用来网格搜索最优值
例如，超参数字典可能如下所示：
hyperParams = {'C':[.0 ...
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我有一个逻辑回归xgboost模型，在Python中使用以下超参数（通过网格搜索获得）进行训练：
Hyperparams selected {'gamma': 0, 'learning_rate': ...
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我将两个参数传递给tensorflow中的my（loss）函数，它（我认为）应该是占位符的形式，因为它们随着不同的步骤而变化。我在训练时喂它们吃。
我的节目大纲如下。
我的问题是，他们是否能有效地接受 ...
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我想做一个随机的参数搜索器，但我不知道如何在一个范围内生成一个随机但唯一的索引组合。例如，我有以下参数：
hyperparams = {
'size': [200, 300, ...
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尽管为random_state和/或seed参数设置了一个值，但性能在XgboostSklearn API包装中是不可再现的
这是密码
from xgboost.sklearn import XGBC ...
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我使用gridsearchCV来寻找BIRCH的最佳参数，我的代码是：
RAND_STATE=50 # for reproducibility and consistency
folds=3
k_f ...
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如何从GridSearchCV创建的模型中提取feature_importances_和{}？我尝试过用调整过的超参数手动拟合模型，以便能够使用函数，但结果（即auc）是不同的。在
pipelines ...
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我想使用对象检测API和SLIM（link）中的预训练模型来训练ssd初始v3模型
我尝试使用config来训练对象检测ssd inception v3模型：
model {
ssd {
...
已阅读: n次
尽管为random_state和/或seed参数设置了一个值，但在XgboostSklearn API包装中性能是不可复制的
这是密码
from xgboost.sklearn import XGBC ...
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是否可以按类型对tensorflow标志进行分组？
例如。
一些标志与系统相关（例如线程的），而另一些则是模型超参数。你知道吗
那么，是否可以使用model hyperparams标志来生成字符串？（ ...
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最新项目
pyloa-使用python在线学习算法
pyloa是一个研究库，用于分析经典在线算法与现代机器的性能
学习，特别是强化学习，方法。Pyloa船有两种常见的
在线问题，如environments：
...
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#starttf-简化的tensorflow深度学习[！[许可证：mit]（https://img.shields.io/badge/license mit yellow.svg）（许可证）启动tfm ...
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#超参数变得简单
简单的超参数加载器和类。 ...
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