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 ...

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，更像是一门艺术而不是科学。 超参数 超参数是在建立模型时用于控制算法行为的参数。这些参数不能从常规训练过程中获得。在对模型进行训练之前 ...

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 ...

特征工程是机器学习当中很重要的部分，可以帮助我们设计、创建新特征，以便模型从中提取重要相关性。本文将记录并持续更新相关特征工程的工具包介绍，包括自动模型选择和超参数调优等各方面。 · Featuretools Featuretools 是一个开源的Python 库，用于自动化 ...

【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 ...

第七十四篇：机器学习优化方法及超参数设置综述 置顶 2019-08-25 23:03:44 廖佳才 阅读数 207更多 分类专栏： 深度学习 ...