本篇文章給大家談?wù)?a href="http://rbdfpo.cn/tags-subsample.html" target="_blank" class="AFAjVe2715539e28aeaa33 relatedlink">subsample，以及subsample函數(shù)對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、圖像縮放的用途
• 2、如何對(duì)XGBoost模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)
• 3、xgboost參數(shù)調(diào)優(yōu)
• 4、一些計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題
• 5、關(guān)于matlab代碼的求解!
• 6、xgboost算法原理與實(shí)戰(zhàn)|xgboost算法

圖像縮放的用途

1、縮放工具可以調(diào)整圖像的大小，而抓手工具可以調(diào)整圖像的位置。縮放工具可以改變圖像的大小比例，而抓手工具可以移動(dòng)圖像的位置，以便在圖像中心或其他位置繪制細(xì)節(jié)。

2、GPU縮放可以調(diào)節(jié)分辨率。縮放畫面到原始分辨率，很多老游戲是4：3或者原始分辨率很低，如果不開啟GPU縮放會(huì)自動(dòng)拉伸到全屏這樣畫面會(huì)模糊不堪。它并沒有額外增加顯卡的負(fù)擔(dān)只是靠一些參數(shù)實(shí)現(xiàn)的。

3、常規(guī)縮放在調(diào)整圖像大小時(shí)會(huì)統(tǒng)一影響所有像素，而內(nèi)容識(shí)別縮放主要影響沒有重要可視內(nèi)容的區(qū)域中的像素。內(nèi)容識(shí)別縮放可以放大或縮小圖像以改善合成效果、適合版面或更改方向。

如何對(duì)XGBoost模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)

調(diào)整參數(shù)(含示例)XGBoost的優(yōu)勢(shì)XGBoost算法可以給預(yù)測(cè)模型帶來(lái)能力的提升。

啟發(fā)式方法指人在解決問題時(shí)所采取的一種根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行發(fā)現(xiàn)的方法。其特點(diǎn)是在解決問題時(shí)，利用過去的經(jīng)驗(yàn)，選擇已經(jīng)行之有效的方法，而不是系統(tǒng)地、以確定的步驟去尋求答案。

對(duì)于一些Python框架（如Scikit-Learn ）或模型（如XGBoost），我們往往需要調(diào)整超參數(shù)以使得訓(xùn)練結(jié)果更符合我們的期望。

這個(gè)模型中的參數(shù)包括：定義目標(biāo)函數(shù)，然后去優(yōu)化這個(gè)目標(biāo)函數(shù) 上圖中，是以時(shí)間為變量，來(lái)構(gòu)建回歸樹，評(píng)價(jià)個(gè)人隨著時(shí)間t是否喜歡浪漫音樂。

xgboost參數(shù)調(diào)優(yōu)

1、調(diào)整參數(shù)(含示例)XGBoost的優(yōu)勢(shì)XGBoost算法可以給預(yù)測(cè)模型帶來(lái)能力的提升。

2、XGBoost是一種基于樹的模型，其中包含許多決策樹。在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，max_depth參數(shù)表示樹的最大深度。當(dāng)max_depth值較高時(shí)，樹的深度更深，這意味著樹能夠更好地捕捉到數(shù)據(jù)集中的細(xì)微差異，因此可以更好地預(yù)測(cè)。

3、而在XGBoost中的Step參數(shù)表示梯度下降的步長(zhǎng)，通常情況下越小模型收斂的時(shí)間更長(zhǎng)，越大在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)振蕩，在使用過程中需要多次嘗試不同的步長(zhǎng)，并進(jìn)行交叉驗(yàn)證來(lái)確定一個(gè)最優(yōu)的超參數(shù)。

4、—可以通過booster [default=gbtree]設(shè)置參數(shù)：gbtree： tree-based models/gblinear： linear models 傳統(tǒng)GBDT在優(yōu)化時(shí)只用到一階導(dǎo)數(shù)信息，xgboost則對(duì)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了二階泰勒展開，同時(shí)用到了一階和二階導(dǎo)數(shù)。

5、這個(gè)模型中的參數(shù)包括：定義目標(biāo)函數(shù)，然后去優(yōu)化這個(gè)目標(biāo)函數(shù) 上圖中，是以時(shí)間為變量，來(lái)構(gòu)建回歸樹，評(píng)價(jià)個(gè)人隨著時(shí)間t是否喜歡浪漫音樂。

6、主要區(qū)別在于：優(yōu)化目標(biāo)不同：GBDT每次迭代優(yōu)化的目標(biāo)是損失函數(shù)的梯度，而Xgboost優(yōu)化的是目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)值。學(xué)習(xí)率不同：GBDT沒有學(xué)習(xí)率這個(gè)參數(shù)，而Xgboost有。

一些計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題

)擬合優(yōu)度：由上圖數(shù)據(jù)可以得到subsample，可決系數(shù)可決系數(shù)0.987591，修正subsample的可決系數(shù)為0.986159，這說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合很好。

有序的多元選擇模型和二元選擇模型 都是認(rèn)為有一個(gè)受自變量影響的效用（subsample我們觀測(cè)不到），我們按照這個(gè)效用的大小 來(lái)決定我們的選擇。所以有序的多元選擇模型當(dāng)可選擇項(xiàng)為2時(shí)，就是二元選擇模型。

如果理論模型中的變量為對(duì)數(shù)形式，則應(yīng)取對(duì)數(shù)。比如，在勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中研究教育投資回報(bào)率的決定因素，通常以工資對(duì)數(shù)為被解釋變量，因?yàn)檫@是從Mincer模型推導(dǎo)出來(lái)的。

關(guān)于matlab代碼的求解!

在matlab命令行運(yùn)行以下代碼subsample： sol=ode45(@vdp1，[0，20]，[2，0])；x=linspace(0，20，100)；y=deval(sol，x，1)；plot(x，y)； 此外，subsample我們還可以擴(kuò)展，matlab叫做odextend。

打開Matlab軟件--點(diǎn)擊新建腳本菜單，新建一個(gè)腳本文件用于編寫微分方程求解程序。 輸入微分方程求解程序--點(diǎn)擊保存--點(diǎn)擊運(yùn)行。

題主matlab四元方程求解代碼，可以使用vpasolve函數(shù)來(lái)寫。

xgboost算法原理與實(shí)戰(zhàn)|xgboost算法

在工業(yè)界規(guī)模方面，xgboost的分布式版本有廣泛的可移植性，支持在YARN， MPI， Sungrid Engine等各個(gè)平臺(tái)上面運(yùn)行，并且保留了單機(jī)并行版本的各種優(yōu)化，使得它可以很好地解決于工業(yè)界規(guī)模的問題。

算法原理 學(xué)習(xí)目標(biāo) 首先來(lái)看下我們是如何預(yù)測(cè)的： XGBoost是一個(gè)樹集成模型，他將K（樹的個(gè)數(shù)）個(gè)樹的結(jié)果進(jìn)行求和，作為最終的預(yù)測(cè)值。

然后我們來(lái)計(jì)算分割后的結(jié)構(gòu)分?jǐn)?shù)（左子樹+右子樹）與我們不進(jìn)行分割的結(jié)構(gòu)分?jǐn)?shù)進(jìn)行做差，同時(shí)還要減去因?yàn)榉指钜氲慕Y(jié)構(gòu)復(fù)雜度。

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