Hyperband算法的偽代碼如下: R是單個超參數組合能夠分配的最大資源預算,如1個epoch就是1個預算,R=81,就表示81個epoch,smax=4,B=5R=405,當s=4時,初始為81個點,每個點訓練1個epoch,然后選擇最好的27個點,每個點再訓練3個epoch ...

###基礎概念 超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，在機器學習過程中需要對超參數進行優化，給學習器選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果。比如，樹的數量或樹的深度，學習率（多種模式）以及k均值聚類中的簇數等都是超參數。 與超參數區別的概念 ...

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 ...

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 ...

【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 ...

機器學習基礎：Kmeans算法及其優化 CONTENT 算法原理 算法流程 算法優化 Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 與KNN的區別 算法小結 sklearn代碼實踐 ...

，所以也被稱為“最速下降法”。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。 在機器學習中，基於基本的梯度下 ...