前言 模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小，提高推理速度等，使得模型能够成功部署在各个硬件之中去并且实时有效的运作。那么模型的部署优化有哪些方式呢？显而易见答案就在标题之中。【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述模型剪枝技术概述1.什么是模型剪枝2.模型剪枝的必要性模型量化技术概述1.什么是模型量化2.模型量化的优势模型压缩中知识蒸馏技术概述1.什么是知识蒸馏2. 为什么要进行知识蒸馏模型剪枝技术概述1.什么是模型剪枝
酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】本项目包含1.数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折交叉验证的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目👉往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘、机器学习、风控模型、深度学习、NLP等方向的学习项目，关注不一定能学到你想学的东西，但是可以学到我想学和正在学的东西😀往期项目-数据分析建模方向1.基于线性回归对男性体脂率的预测2.大五人格测试数据集的探索【可视化+k-means聚类分析】3.使用线性回归、LGBM对二手车价格进行预测本文代码、数据点击下方链接可获取：4
马尔可夫决策过程一、马尔科夫决策过程：**马尔科夫决策过程****最优决策**值迭代策略迭代MDP中的参数估计二、代码实战：A、马尔可夫决策过程值迭代B、马尔可夫决策过程策略迭代C、马尔可夫决策过程动态规划版参考文章本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列，通过贝尔曼方程得到累积回报函数；然后介绍两种基本的求解最优决策的方法，值迭代和策略迭代，同时分析了两种方法的适用场景；最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题：求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。一、马尔科夫决策过程：机器学习算
导入什么是Alpha-Beta剪枝，Alpha-Beta剪枝到底有什么用呢？甲乙两人正在玩报数计分游戏，甲乙两人可以报1~2的数字，当其中一人在报完数后计分板累计数字和为4则胜利。假设有一块计分板，计分板的初始值为0。假设甲先报数3，计分板更新为3；乙接着报数3，计分板更新为6，则乙胜利。将这场游戏的所有情况画成下图：由于在树的顶端局势才刚刚成立我们很难知道一个选择对后来的结果产生什么样的影响，所以在博弈树中我们一般从上往上看这些结果是由什么选择造成的。假设我们是甲，那么我们不会让乙轻易的得到4，于是我们在3rd时（左下橙色区域），我们不会出1而是出2那么乙如果知道我们选择出1那么他上一步（2
实验要求 基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。5.模型预测。6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更优的参数，使评估结果更准确。实验过程1.对该题目的理解 本项目是对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，该数据集包括569个病例的数据样本，每个样本具有30个特征值，而样本共分为两类：分别是恶性和良性，我们要利用决策树算法创建模型，训练模型，并对该模型进行评估和预测，最后再进行参数调优，根
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、剪枝操作四、知识蒸馏操作前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv
作者主页：爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog个人简介：打工人。持续分享：机器学习、深度学习、python相关内容、日常BUG解决方法及Windows&Linux实践小技巧。如发现文章有误，麻烦请指出，我会及时去纠正。有其他需要可以私信我或者发我邮箱:zhilong666@foxmail.com 决策树算法
实验目的采用决策树算法对企鹅进行分类源代码和数据集下载你可以在这里找到源代码和数据集。Github地址数据集介绍样本总数：3447个特征变量（所在岛屿，嘴巴长度，嘴巴深度，脚蹼长度，身体体积，性别以及年龄）一个目标分类变量（三种企鹅类别：Adélie,Chinstrap,Gentoo）部分样本含有缺失值NA数据处理导入包有时候python找不到graphviz包的位置，我们要手动告诉它。？？？？？？？这里是路径，你应该填自己的graphvizbin地址importgraphvizasgraphvizimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.
数据挖掘大作业下载链接：【数据挖掘大作业】基于决策树的评教指标筛选（weka使用手册+数据+实验报告）一、考核内容现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。指标内容详见表1。表1学生评教指标体系及权重序号指 标权重（10%）Index1老师在第一节课能向我们介绍本课程的基本情况：课程在专业学习中的地位作用、课程性质(必修课还是选修课)、授课计划、考核性质和方式(考试课还是考查课、闭卷还是开卷等)，本课程教学中课外作业、测验、期中与期末考试及实验（针对有实验的课程）等环节的评分比例。10
接上期：文章目录一、理论知识1.0、特征选择：基尼指数1.1、决策树的生成1.2、CART剪枝二、python实战一、理论知识CART算法是给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部节点取值为“是”或“否”。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布即输入给定的条件下输出的条件概率分布。1.0、特征选择：基尼指数分类树用基尼指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。分类问题中假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pkp_kpk，则概率分布的基尼指数为Gini(p)=∑k=1K
