自动机器学习超参数调整（贝叶斯优化）
【导读】机器学习中，调参是一项繁琐但至关重要的任务，因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时，网格和随机搜索不需要人力，但需要很长的运行时间。因此，诞生了许多自动调整超参数的方法。贝叶斯优化是一种用模型找到函数最小值方法，已经应用于机器学习问题中的超参数搜索，这种方法性能好，同时比随机 ...
原文：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 调参，就是调超参数 问题 以kNN算法为例 平票：如果k个点中，不同类型的样本数相等，怎么选取 如果选取的k个点中，数量多的一类样本点距离测试样本较远，数量少的 ...
2018-05-24 22:01 0 1177 推荐指数：
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