自動機器學習超參數調整（貝葉斯優化）
【導讀】機器學習中，調參是一項繁瑣但至關重要的任務，因為它很大程度上影響了算法的性能。手動調參十分耗時，網格和隨機搜索不需要人力，但需要很長的運行時間。因此，誕生了許多自動調整超參數的方法。貝葉斯優化是一種用模型找到函數最小值方法，已經應用於機器學習問題中的超參數搜索，這種方法性能好，同時比隨機 ...
原文：機器學習：調整kNN的超參數
一 評測標准 模型的測評標准：分類的准確度 accuracy 預測准確度 預測成功的樣本個數 預測數據集樣本總數 二 超參數 超參數：運行機器學習算法前需要指定的參數 kNN算法中的超參數：k weights P 一般超參數之間也相互影響 調參，就是調超參數 問題 以kNN算法為例 平票：如果k個點中，不同類型的樣本數相等，怎么選取 如果選取的k個點中，數量多的一類樣本點距離測試樣本較遠，數量少的 ...
2018-05-24 22:01 0 1177 推薦指數：
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