，称为超参数（Hyperparameter）。比如，正则化系数λ，决策树模型中树的深度。 参数和超 ...

差分进化算法 (Differential Evolution) Differential Evolution（DE）是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化 ...

一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 [1] https://blog.csdn.net ...

在看机器学习时，经常碰到一个叫超参数的参数（hyperparameter），所以到底什么是超参数？ 超参数的定义：在机器学习的上下文中，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，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果 ...

超参数调整 详细可以参考官方文档 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k-Nearest Neighbors ...

超参数：算法运行前需要决定的参数 模型参数：算法运行过程中学习的参数 我们常说的“调参工程师”调试的基本都是超参数，超参数选择的好与坏在一定程度上决定了整个算法的好坏。 就拿KNN算法中的超参数K来说，虽然sklearn中对于KNN算法有默认的K=5，但这仅仅是在经验中得到的较为理想的值 ...

一、差分进化的思想 　　差分进化是在遗传算法的基础上发展而来的，与遗传算法相似，有变异、交叉、选择等操作，但是实现简单，收敛速度快。差分进化的过程是随机生成一个初始化群体，经过交叉、变异、选择三个操作，反复迭代，保留有用的个体，寻找最优解。 　　差分进化利用了贪婪的思想，在每一次的迭代中，保留 ...

作为机器学习攻城狮（咳咳：调参员），参数和超参数是最最基础的常识。 1、参数（模型根据数据可以自动学习出的变量） 参数指的是模型内部的配置变量(configuration variable)，可通过数据来估计其取值。 从数据中估计或学习得到 通常不被人为设定 常作为最终模型的一部分被保存 ...