调参
我们常说调参，但具体调的是什么，在此做一份总结： 超参数是我们控制我们模型结构、功能、效率等的 调节旋钮，具体有哪些呢： 学习率 epoch 迭代次数 隐藏层 激活函数 batch size 优化器，如：Adam，SGD ...
原文：漫谈PID——实现与调参
闲话： 作为一个控制专业的学生，说起PID，真是让我又爱又恨。甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了，但是经过一段时间的反复琢磨，pid也不是很复杂。所以在看懂pid的基础上，写下这篇文章，方便学习和交流。 PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器，其中，P I D分别为比例 Proportion 积分 Integral 微分 Differential 的简写 将偏差的比例 积分和微 ...
2018-03-16 11:54 2 27047 推荐指数：
相关推荐
调参
在利用gridseachcv进行调参时，其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚，就自己找了下，具体如下： Scoring Function Comment Classification ...
xgboost参数及调参
常规参数General Parameters booster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型 ...
xgboost 调参参考
XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 1、通用参数：宏观函数控制。 2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学 ...
GridSearchCV 与 RandomizedSearchCV 调参
GridSearchCV GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。 这两个概念都比较好理解，网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范 ...
fastText自动调参
可能fastText 已经过时了。不过毕竟还是一个轻便快捷的深度模型。 自动调参方式原文文档 facebook提供了两种自动调参方式，一种是命令行的，一种是基于python的。 本人不喜欢命令行的，因为大多数调参的状态都是在python中写边改的。还是python编辑器方便 ...
gbdt调参过程
二分类GBDT调参过程： Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法，如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢？基于经验，Aarshay提出他的见解：“最大叶节点数”（max_leaf_nodes）和“最大树深度”（max_depth）对整体模型性能 ...
如何进行调参
参考：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working My Neural Network isn't working! What s ...