机器学习算法中怎样选取超參数：学习速率、正则项系数、minibatch size
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习算法中，怎样选取初始的超參数的值。（本文会不断补充） 学习速率（learning rate，η） 运用梯度下降算法进行优化时。权重的更新规则中 ...
原文：机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size
机器学习算法中如何选取超参数：学习速率 正则项系数 minibatch size 本文是 Neural networks and deep learning 概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。 本文会不断补充 学习速率 learning rate， 运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率 。下面讨论在训练时选取 ...
2018-03-16 09:27 1 5345 推荐指数：
相关推荐
机器学习超参数优化算法-Hyperband
参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size ...
机器学习——超参数搜索
###基础概念 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。 与超参数区别的概念 ...
机器学习：调整kNN的超参数
一、评测标准 模型的测评标准：分类的准确度（accuracy）； 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数； 二、超参数 超参数：运行机器学习算法前需要指定的参数； kNN算法中的超参数：k、weights、P； 一般超参数之间也相互影响 ...
机器学习中的正则化
1. 正则化概述（Regularization） 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合（overfitting）。常用的loss函数有square loss(Regression)，Hinge ...
机器学习中的度量——相关系数
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数 ...
机器学习：SVM（scikit-learn 中的 RBF、RBF 中的超参数 γ）
一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数 ...
机器学习:参数/非参数学习算法
函数的形式 从训练数据中学习目标函数的系数 参数学习算法的一些常见例子包括： ...