机器学习——超参数搜索
###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 ...
原文：机器学习4个常用超参数调试方法
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，需要对它们进行赋值。 . 传统手工搜索 在传统的调参过程中，我们通过训练算法手动检查随机超参数集，并选择符合 ...
2020-09-23 18:53 0 1232 推荐指数：
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