，稱為超參數（Hyperparameter）。比如，正則化系數λ，決策樹模型中樹的深度。 參數和超 ...

差分進化算法 (Differential Evolution) Differential Evolution（DE）是由Storn等人於1995年提出的，和其它演化算法一樣，DE是一種模擬生物進化的隨機模型，通過反復迭代，使得那些適應環境的個體被保存了下來。但相比於進化 ...

一起來學演化計算-SBX(Simulated binary crossover)模擬二進制交叉算子和DE(differential evolution)差分進化算子 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 [1] https://blog.csdn.net ...

在看機器學習時，經常碰到一個叫超參數的參數（hyperparameter），所以到底什么是超參數？ 超參數的定義：在機器學習的上下文中，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，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果 ...

超參數調整 詳細可以參考官方文檔 定義 在擬合模型之前需要定義好的參數 適用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k-Nearest Neighbors ...

超參數：算法運行前需要決定的參數 模型參數：算法運行過程中學習的參數 我們常說的“調參工程師”調試的基本都是超參數，超參數選擇的好與壞在一定程度上決定了整個算法的好壞。 就拿KNN算法中的超參數K來說，雖然sklearn中對於KNN算法有默認的K=5，但這僅僅是在經驗中得到的較為理想的值 ...

一、差分進化的思想 　　差分進化是在遺傳算法的基礎上發展而來的，與遺傳算法相似，有變異、交叉、選擇等操作，但是實現簡單，收斂速度快。差分進化的過程是隨機生成一個初始化群體，經過交叉、變異、選擇三個操作，反復迭代，保留有用的個體，尋找最優解。 　　差分進化利用了貪婪的思想，在每一次的迭代中，保留 ...

作為機器學習攻城獅（咳咳：調參員），參數和超參數是最最基礎的常識。 1、參數（模型根據數據可以自動學習出的變量） 參數指的是模型內部的配置變量(configuration variable)，可通過數據來估計其取值。 從數據中估計或學習得到 通常不被人為設定 常作為最終模型的一部分被保存 ...