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 ...

ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數。ML模型的性能與超參數直接相關。超參數調優的越好，得到的模型就越好。調優超參數可能是非常乏味和困難的，更像是一門藝術而不是科學。 超參數 超參數是在建立模型時用於控制算法行為的參數。這些參數不能從常規訓練過程中獲得。在對模型進行訓練之前 ...

參考文獻:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 傳統優化算法 機器學習中模型性能的好壞往往與超參數(如batch size,filter size ...

機器學習算法中如何選取超參數：學習速率、正則項系數、minibatch size 本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講機器學習算法中，如何選取初始的超參數的值。（本文會不斷補充） 學習速率 ...

特征工程是機器學習當中很重要的部分，可以幫助我們設計、創建新特征，以便模型從中提取重要相關性。本文將記錄並持續更新相關特征工程的工具包介紹，包括自動模型選擇和超參數調優等各方面。 · Featuretools Featuretools 是一個開源的Python 庫，用於自動化 ...

【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 ...

第七十四篇：機器學習優化方法及超參數設置綜述 置頂 2019-08-25 23:03:44 廖佳才 閱讀數 207更多 分類專欄： 深度學習 ...