为了避免版图报错，需要在ADS新建工程之后进行一些初始设置
Option→Technology→Technology Setup...
此时可以看到已经不报错了
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一、安装系统
首先https://msdn.itellyou.cn，去下载系统。
刻录到U盘省略，创建虚拟机步骤省略，直接进入安装步骤： 选择带标准版，带GUI的服务器安装 后面选择硬盘即可 等等等，完成后设置密码，一…
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MDC300的ADSFI框架介绍
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LightGBM的基本原理以及使用
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LightGBM的基本原理
LightGBM是一款常用的GBDT工具包，由微软亚研院开发，速度比XGBoost快，精度稍低 。他的设计理念是：1.单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据。2.多机并…
从心电信号分类过渡到心音信号分类
首先刚接手这种关于信号的分类问题，以下可能会有不对的地方，接下去通过学习会对不正确的地方进行更正或者补充。
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LightGBM调参
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XGBoost调参步骤及常见问题
XGBoost
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LightGBM原理介绍
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是GBDT模型的一个进化版本，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点（备注：容易出现过拟合的风险，需要限制树的最大深度来防止过…
lightbgm参数_参数调优LightGBM-商品分类-代码
1.直接调用LightGBM内嵌的cv寻找最佳的参数n_estimators(弱分类器数目) Otto商品分类数据 导入必要模型import lightgbm as lgbm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import StratifiedKF…
Xgboost回归四种调参方法及Python简单实现
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Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。
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Python机器学习10——梯度提升
本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序
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【机器学习】集成学习代码练习
课程完整代码：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 代码修改并注释：黄海广，haiguang2000wzu.edu.cn import warnings
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Keras 1.0 与 2.0 中 Convolution1D 的区别（其实是tf1.0 2.0 区别）
1.0 Convolution1D:
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数据挖掘入门_Task04
线性回归模型
线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 可以直接使用sklearn建立线性模型：
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task4 建模调参
1 读取数据
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深度学习与神经网络(七)——卷积神经网络之池化pooling 上采样upsample与降采样downsample(下采样)(subsample)(nn.MaxPool2d)
池化层pooling与采样 upsample与downsample upsample(interpolating)是上采样，是图片的放大 unpool是上采样的一种 downsample(subsample)是下采样，是图片的缩小 在卷积神经网络中使用的采样方式就是pooling，有点类似下采样，但不太…
有放回随机抽样：重要参数subsample
原理透析 确认了有多少棵树之后，我们来思考一个问题：建立了众多的树，怎么就能够保证模型整体的效果变强呢？集成的目的是为了模型在样本上能表现出更好的效果，所以对于所有的提升集成算法，每构建一个评估器&…
Subsample子采样(CloudCompare软件)
之前一直以为CC软件里面没有子采样这个功能，不过找了找之后发现还是有的，感觉这些小的功能挺有意思的，所以也就记录一下。 文章目录 一、Random采样二、space采样三、octree采样四、小结 一、Random采样 有时候我总是喜欢使用一些小的样本来…
Android Content Providers（三）——Contacts Provider
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