機器學習—朴素貝葉斯及其優化
機器學習—朴素貝葉斯 本文代碼均來自《機器學習實戰》 朴素貝葉斯的兩個基本假設： 獨立：一個特征出現的可能性和與它和其他特征相鄰沒有關系 每個特征同等重要 這段代碼是以文本分類為例介紹朴素貝葉斯算法的 要從文本中獲取特征，需要先拆分文本。這里的特征是來自文本的詞條 ...
原文：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，同時比隨機搜索省時。此外，現在有許多Python庫可以實現貝葉斯超參數調整。本文將使用Hyperopt庫演示梯度提 ...
2018-11-27 12:01 2 10132 推薦指數：
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https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 貝葉斯優化：使用高斯過程作為代理函數，並且通常優化提升幅度的期望Expected Improvement(新試驗相對當前最好觀測 ...
超參數貝葉斯優化
超參數(Hyper-parameter)是定義模型或者定義訓練過程的參數,是相對於模型參數(Parameter)來說的,比如目標檢測網絡的網絡結構,激活函數的選擇,學習率的大小,Anchor的尺寸等等,都屬於超參數.超參數對網絡的性能(如目標檢測網絡的mAP等)有很大的影響,因此需要找到性能最優 ...
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0. 前言 這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，我會盡量少用公式，多用平白的語言敘述，多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。貝葉斯方法被證明是非常 general 且強大的推理框架，文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）同學 ...
機器學習 - 朴素貝葉斯
簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...