Hyperband算法的伪代码如下: R是单个超参数组合能够分配的最大资源预算,如1个epoch就是1个预算,R=81,就表示81个epoch,smax=4,B=5R=405,当s=4时,初始为81个点,每个点训练1个epoch,然后选择最好的27个点,每个点再训练3个epoch ...

###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 ...

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 ...

【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 ...

机器学习基础：Kmeans算法及其优化 CONTENT 算法原理 算法流程 算法优化 Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 与KNN的区别 算法小结 sklearn代码实践 ...

，所以也被称为“最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 在机器学习中，基于基本的梯度下 ...