在支持向量機(以下簡稱SVM)的核函數中，高斯核(以下簡稱RBF)是最常用的，從理論上講， RBF一定不比線性核函數差，但是在實際應用中，卻面臨着幾個重要的超參數的調優問題。如果調的不好，可能比線性核函數還要差。所以我們實際應用中，能用線性核函數得到較好效果的都會選擇線性核函數。如果線性核 ...

常規參數General Parameters booster[default=gbtree]:選擇基分類器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基於樹模型，而gblinear基於線性模型。 slient[default=0]：是否有運行信息輸出 ...

1 參數含義 max_depth: 設置樹的最大深度,默認為-1,即不限制最大深度,它用於限制過擬合 num_leave: 單顆樹的葉子數目,默認為31 eval_metric: 評價指標,可以用lgb自帶的,也可以自定義評價函數, View Code ...

原文: Simple Tutorial on SVM and Parameter Tuning in Python and R 介紹 數據在機器學習中是重要的一種任務，支持向量機(SVM)在模式分類和非線性回歸問題中有着廣泛的應用. SVM最開始是由N. Vapnik ...

我們常說調參，但具體調的是什么，在此做一份總結： 超參數是我們控制我們模型結構、功能、效率等的 調節旋鈕，具體有哪些呢： 學習率 epoch 迭代次數 隱藏層 激活函數 batch size 優化器，如：Adam，SGD ...

在利用gridseachcv進行調參時，其中關於scoring可以填的參數在SKlearn中沒有寫清楚，就自己找了下，具體如下： Scoring Function Comment Classification ...

遺傳算法（Genetic algorithm）遵循適者生存、優勝劣汰的法則，即尋優過程中保留有用的，去除無用的。在科學和生產實踐中表現為在所有可能的解決方法中找出最符合該問題所要求的條件的解決方法，即找出一個最優解。 遺傳算法有4個參數需要提前設定，一般在以下范圍內進行設置： （1）群體大小 ...

search_k serach_k越大，越准確，但是要在時間和准確率之間取個trade off During the query it will inspect up to search_k ...