- 2024-11-2020241120
一、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理,能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容(1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样本作为测试
- 2024-11-20上机实验三:C4.5(带有预剪枝和后剪枝)算法实现与测试
fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,StratifiedKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#
- 2024-11-20(带有预剪枝和后剪枝)算法实现与测试
一、实验目的 深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理,能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 (1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样
- 2024-11-19人工智能之机器学习基础——决策树(Decision Tree)
决策树是一种用于分类和回归的非参数模型,能够通过一系列的条件判断(分裂规则)将输入数据划分为子区域,从而完成预测任务。1.决策树的基本结构决策树由以下三部分组成:根节点(RootNode):表示整个数据集,最初没有任何划分。内部节点(InternalNode):表示一个特定的特征测试条件(例
- 2024-11-162024强化学习的结构化剪枝原理及实践
[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration目录[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration一、论文说明二、原理三、实验与分析1、环境
- 2024-11-15模型剪枝:剪枝粒度、剪枝标准、剪枝时机、剪枝频率
模型剪枝模型剪枝:将模型中不重要的权重和分支裁剪掉。将权重矩阵中一部分元素变为零元素。减去不重要的突触(Synapses)或神经元(Neurons)。剪枝类型非结构化剪枝非结构化剪枝:破坏了原有模型的结构。怎么做:非结构化剪枝并不关心权重在网络中的位置,只是根据某种标准(例如,权重的绝
- 2024-11-14模型轻量化中的模型剪枝(Pruning)方法——结构化剪枝
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- 2024-11-14模型轻量化中的模型剪枝(Pruning)方法——动态剪枝详解
模型轻量化中的模型剪枝(Pruning)方法——动态剪枝详解目录简介动态剪枝的基本概念动态剪枝的数学基础动态剪枝的步骤动态剪枝的方法5.1基于门控机制的动态剪枝5.2基于稀疏化的动态剪枝5.3基于强化学习的动态剪枝动态剪枝的优缺点动态剪枝的应用实例代码示例8.1代码
- 2024-11-12机器学习中的分类:决策树、随机森林及其应用
机器学习中的分类:决策树、随机森林及其应用机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论、统计学、近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时地模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。在机器学习领域,决策树(DecisionTree)和随
- 2024-11-11代码随想录算法训练营第二十二天| leetcode77. 组合、leetcode216.组合总和III、leetcode17.电话号码的字母组合
1leetcode77.组合题目链接:77.组合-力扣(LeetCode)文章链接:代码随想录视频链接:带你学透回溯算法-组合问题(对应力扣题目:77.组合)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibili思路:开始想循环,感觉行不通,然后看了视频,就嗯理解了一些感觉跟递归的思路确实差不多1.1回溯三部曲回溯的方法首
- 2024-11-11深度学习中模型轻量化及具体方案应用
模型轻量化介绍在深度学习中,模型轻量化是一项关键技术,用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统)上部署模型。模型轻量化的核心目标是提高推理速度、降低功耗、减少内存占用,以便在边缘设备上实
- 2024-11-10剪枝技术在图神经网络中的创新应用
图神经网络,剪枝技术,模型压缩,效率优化,性能提升1.背景介绍图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)作为一种强大的机器学习模型,在处理图结构数据方面展现出非凡的潜力。近年来,GNNs在社交网络分析、推荐系统、药物发现等领域取得了显著的成果。然而,随着模型复杂度的增
- 2024-10-27回溯法解决图着色问题
此为课题组所指导本科生和低年级硕士生学习组合优化问题汇报所用教材:北京大学屈婉玲教授《算法设计与分析》课程资料:https://www.icourse163.org/course/PKU-1002525003承诺不用于任何商业用途,仅用于学术交流和分享更多内容请关注许志伟课题组官方中文主页:https://JaywayXu.g
- 2024-10-26刷题总结——回溯算法
总论增量构造答案关注边界条件的逻辑当前操作?(选/不选,枚举选哪一个)子问题?下一个子问题?用什么数据结构保存搜索路径?时间复杂度计算:搜索树节点数*生成答案需要的时间题目分类可以分成子集型、排列型和组合型三种:回溯问题时间复杂度O()解法子集LC78nx2^n
- 2024-10-26计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-21
计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-21目录文章目录计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-21目录1.TheFairLanguageModelParadox摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果重要数据与结论推荐阅
- 2024-10-23回溯法求解简单组合优化问题
此为课题组所指导本科生和低年级硕士生学习组合优化问题汇报所用教材:北京大学屈婉玲教授《算法设计与分析》课程资料:https://www.icourse163.org/course/PKU-1002525003承诺不用于任何商业用途,仅用于学术交流和分享更多内容请关注许志伟课题组官方中文主页:https://JaywayXu
- 2024-10-20机器学习周报(10.14-10.20)
目录摘要Abstract1决策树的剪枝(DecisionTreePruning)1.1预剪枝(Pre-Pruning)1.2后剪枝(Post-Pruning)2集成树(TreeEnsembles)2.1多决策树(MultipleDecisionTrees)2.2有放回抽样(SamplingwithReplacement)2.3随机森林算法(RandomForestAlgorithm)2.4
- 2024-10-18[学习笔记] Minimax 算法和 Alpha-Beta 剪枝
题目引入在博弈论中,有这样一类题目:两个玩家A、B轮流行动,A先手,B后手。有一个结果,A想要使它最大,B想要使它最小。Minimax算法把每个状态作为一个点,每个转移作为一条边建出一棵树。这棵树好像叫博弈树。两种实现(都没有真正地建树):直接搜索(可能有结点被重复经过)记忆化
- 2024-10-18关于规则学习的一份介绍
在这篇文章中,我将介绍有关规则学习的知识,其中将包含有关概念、一阶逻辑、序贯覆盖、剪枝优化、相关算法介绍等内容。一、相关概念首先,我们知道规则学习是机器学习的一个子领域,它专注于从数据中发现能够表达类别的条件模式,即规则。这些规则通常以“如果...则...”的形式出现,可
- 2024-10-16C++ [NOIP1999 提高组] 邮票面值设计 详解
C++[NOIP1999提高组]邮票面值设计详解题目背景题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1完整代码(你们最想要的):[NOIP1999提高组]邮票面值设计题目背景除直接打表外,本题不保证存在正确且时间复杂度可以通过全部数据做法。由于测试数据过水,部
- 2024-10-09DAY27||回溯算法基础 | 77.组合| 216.组合总和Ⅲ | 17.电话号码的字母组合
回溯算法基础知识一种效率不高的暴力搜索法。本质是穷举。有些问题能穷举出来就不错了。回溯算法解决的问题有:组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题:N个数按一定规
- 2024-10-08模型压缩的方法?
模型压缩的方法方法模型压缩是一个重要的讨论话题,因为它直接关系到模型在实际应用中的效率和部署能力。模型压缩的主要目的是在保持模型性能的同时,减少模型的参数量和计算量,从而加快推理速度、降低存储需求,使得模型能够在资源受限的设备上运行。以下是一些常见的模型
- 2024-10-05Living-Dream 系列笔记 第80期(国庆集训合集)
IDDFS使用场景:搜索树非常大而答案的深度较浅,一般在\(20\)以内,且dfs会TLE,bfs会MLE。算法原理:以dfs的形式搜索;设定搜索的深度限制\(dep\);dfs深度不能超过\(dep\),且要恰好遍历所有\(dep\)的状态;若在\(dep\)层没有找到答案,\(dep+1\todep\),重新DFS
- 2024-10-04基于Python的自然语言处理系列(22):模型剪枝(Pruning)
在深度学习领域,尤其是当模型部署到资源有限的环境中时,模型压缩技术变得尤为重要。剪枝(Pruning)是一种常见的模型压缩方法,通过减少模型中不重要的参数,可以在不显著降低模型性能的情况下提升效率。在本文中,我们将详细介绍如何在PyTorch中使用剪枝技术,并通过一些实
- 2024-10-02'Note' - 'SIGMOD24' - SeRF - Segment Graph for Range-Filtering (RF) Approximate
Abstract:就是ANNS加了一个范围查询(每个点多个属性,每次查询一个区间),为啥不是线段树来着。他说《SegmentGraph(查前缀\(O(n)\))》《2DSegmentGraph(查区间构建\(O(n\logn)\))》2.Preliminary有太多ANNs负责优化找到的正确率??2.1问题定义\(I_A\)属性区间\(\mathcal