进行参数的选择是一个重要的步骤。在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数，其余的参数需要依靠数据来进行训练，不需要我们手动设定。进行超参数选择的过程叫做调参。 进行调参应该有一下准备条件： 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面我介绍几种调参的方法： ：穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷 ...
2018-04-09 09:35 0 6984 推荐指数：
GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数，但是这也是网格搜索的缺陷所在，它要求遍历所有可能参数的组合，在面对大数据集和多参数的情况下，非常耗时。这也是我通常不会使用GridSearchCV的原因，一般会采用后一种RandomizedSearchCV随机参数搜索的方法 ...
基本使用 参数不冲突 参数不冲突时，直接用一个字典传递参数和要对应的候选值给GridSearchCV即可 我这里的参数冲突指的是类似下面这种情况：① 参数取值受限：参数a='a'时，参数b只能取'b'，参数a='A'时，参数b能取'b'或'B'② 参数互斥：参数 a 或 b 二者只能选 ...
SVC 转载于：机器学习笔记(3)-sklearn支持向量机SVM–Spytensor 官方源码 参数解析 参数 含义 数据类型 C 表示错误项的惩罚系数C越大，即对分错 ...
转自：https://segmentfault.com/a/1190000014040317 整体: 1.调节最大迭代次数n_estimators 2.调试的参数是min_child_weight以及max_depth： 3.调试参数 ...
https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了，一句话，她是机器学习领域中最知名的python模块之一，若想要在机器学习领域有一番建树，必绕不开sklearn sklearn的官网链接 ...
1、引言 最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理，是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台 ...
博客转载：https://blog.csdn.net/weixin_42005898/article/details/100114870 1. 创建功能包(package) cd ~/cat ...
。 理解：超参数也是一个参数，是一个未知变量，但是它不同于在训练过程中的参数，它是可以对训练得 ...
