
深度学习
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深度学习
逍遥_yjz
主要从事文本处理,实体识别方向;攻读自然语言处理,深度学习。
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数据+代码】LightGBM+Optuna实现回归分析
我们可以看到,LightGBM在RMSE和R2方面表现非常好,RMSE为2065.31,R2为96.68%,而线性回归的RMSE为4602.43$,R2为83.51%。此外,该图表明,与配备自动或半自动变速器的汽车相比,配备手动变速器的汽车的价格范围更窄,后者的价格范围更大。里程数:平均数约为2.5万,由于存在一个32.3万英里的异常值(这个数字太高了),我们将删除这个离群值,以获得一个更准确的数据表示。为了分析数据中的数值特征,我们将首先定义一个函数,绘制所有数字特征的分布直方图和箱线图。原创 2023-10-23 18:12:22 · 276 阅读 · 0 评论 -
小白看得懂的 Transformer (图解)
Attention和Transformer讲解转载 2023-10-10 17:29:40 · 301 阅读 · 0 评论 -
PM、GAM、infoGAN等框架
原创 2017-09-13 11:26:04 · 337 阅读 · 0 评论