机器学习学习——超参数寻优工具库

最新推荐文章于 2025-05-12 14:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-12 14:30:00 发布 · 1.8k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #人工智能 #python

使用BayesianOptimization包的贝叶斯优化算法在机器学习中寻找最优超参数组合
qq_37934722的博客
05-28 485
这些参数将作为贝叶斯优化算法的搜索空间，来寻找最优的超参数组合。在本文中，我们介绍了如何使用BayesianOptimization包的贝叶斯优化算法来寻找机器学习模型的最优超参数组合。在这里，我们指定了迭代次数n_iter和初始点数init_points，以便让贝叶斯优化器搜索更多的超参数组合并逐步优化模型的表现。使用BayesianOptimization包的贝叶斯优化算法在机器学习中寻找最优超参数组合。在这里，我们定义了每个参数的搜索范围，搜索范围内的值将被用于寻找最优超参数组合。
每天五分钟机器学习：k折交叉验证
huanfeng_AI的博客
10-25 2159
本文我们介绍一种常用的参数寻优方法--k折交叉验证，现在的数据集一般分为三类，分别为训练集，验证集，测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调参，测试集用于测试调参之后的模型效果。但是很多时候我们往往只具有训练集和测试集，这个时候如果训练集比较多，那么我们可以按照一定的比例将其分为训练集和验证集，但是当训练集数量比较少的时候，我们就不可以这样做了，所以我们可以使用k折交叉验证的方式来处理这个问题。我们先来看一下什么是交叉验证？
机器学习参数寻优：方法、实例与分析
甜盐的博客
06-19 2373
机器学习模型的性能很大程度上依赖于其参数的选择。参数寻优（Hyperparameter Tuning）是提升模型表现的关键步骤之一。本文将详细介绍主流的参数寻优方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、和超参数优化库（如Optuna和Hyperopt）等，并探讨它们的优缺点及适用场景。
机器学习—模型超参数调优之网格搜索与随机搜索
柳杰的博客
03-16 5443
文章目录引言1.网格搜索GridSearchCV()2.随机搜索GridSearchCV()3.总结 引言   不同的超参数的值对于模型的性能有不同的影响,我们需要找到的就是使得模型性能最佳的超参数。 1.网格搜索GridSearchCV()   网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子： ????=0.01,0.1,1.0 和 ????=0.01,0.1,1.0 ,你可以做一个排列组合，即：{[0.01,0.01],[0.01,0.1],
机器学习_参数调优
a6181816的博客
05-30 1127
超参数是在训练之前设置的参数，不同于模型训练过程中学到的参数（如权重）。决策树和随机森林的超参数包括树的深度、分裂标准、树的数量等。
机器学习网格搜索寻找最优参数
liujing319的专栏
07-11 6023
整理一下前阶段复习的关于网格搜索的知识： 程序及数据 请到github 上 下载GridSearch练习 网格搜索是将训练集训练的一堆模型中，选取超参数的所有值（或者代表性的几个值），将这些选取的参数及值全部列出一个表格，并分别将其进行模拟，选出最优模型。 上面是数据集的可视化分布图，具体代码如下： %matplotlib inline import pandas as pd impo...
——————————————机器学习data.rar————————————
12-12
Python是机器学习中最常用的语言，因为它拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib以及Scikit-Learn等，它们为数据预处理、模型构建、训练和评估提供了便利。在处理数据集时，我们首先会用到Pandas库，它...
【机器学习】——模型调参、超参数优化
2401_84181524的博客
04-27 1286
超参数调优的目的是找到一组好的值数据预处理比较耗时使用算法进行调优是一种趋势在HPO中有两种主流的算法：黑盒与Multi-fidelity黑盒：一个超参数进去一个模型出来，然后知道模型的好坏，里面有暴力搜索，随机搜索（用得比较多的，没有什么特别好的方法的话，用这个准没错），和贝叶斯优化（研究的一个大方向）
机器学习-保险产品推荐（tensorflow的神经网络判断是否推荐，使用交叉熵作为损失函数，资源包含完整代码和数据）
06-07
1. **TensorFlow**：TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。它提供了高级API来构建和训练神经网络模型，包括数据流图的概念，使得模型的执行可以在多种平台上高效运行。 2. **神经...
机器学习算法实战系列：AutoML自动化机器学习全解析——从入门到生产部署
最新发布
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
05-12 783
AutoML（自动化机器学习）通过自动化模型选择、超参数调优、特征工程等复杂流程，显著降低了机器学习的应用门槛。本文全面解析了AutoML的核心技术体系，从基础概念到前沿方法，涵盖了自动特征工程、超参数优化、神经架构搜索等关键技术，并介绍了主流AutoML框架如Auto-Sklearn、H2O AutoML和Google AutoML Tables。文章还通过多个工业级案例，展示了AutoML在金融风控、医疗影像分析和零售销量预测等领域的实际应用。最后，探讨了AutoML系统设计，包括分布式架构和自动化流水
【机器学习】——机器学习在网络安全领域的重要作用
LZX521314ok的博客
05-22 1476
机器学习技术的引入为网络安全领域带来了新的希望，它不仅能自动检测和响应威胁，还能不断学习和适应新的攻击方式。本文将深入探讨机器学习在网络安全中的应用、优势及其未来前景。
PSO的多目标寻优
09-16
多目标寻优较复杂，里面程序详细，带有注释，方遍初学者理解程序
机器学习-寻找最优超参数
u012967763的专栏
02-01 5054
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.grid_search import GridSearchCV from loadFile import lo
gridsearchcv参数_机器学习理论大会战——参数寻优（三种方法）
weixin_39664995的博客
11-27 4955
1参数寻优与网格搜索参数寻优指的是我们通过一系列的尝试，对模型中的参数分别取不同的值时，查看当前参数取值下的模型预测性能。通过比较各种参数取值下的模型预测性能，来确定最佳的参数取值。通常一个模型会有N个参数，而每个参数的取值可能有很多，假设最终我们设定有M个(实际上，每个参数的取值个数并不一定相等，我们这里做一个简化)。那么，如果按照多层for循环来嵌套寻找最佳参数取值组合的例子，该参数...
机器学习（三十九）：遗传算法对机器学习（分类）模型的寻优
全栈川川
11-08 1105
进化算法对机器学习（分类）模型的寻优
【机器学习】GBDT梯度下降提升算法及参数寻优实例
热门推荐
brucewong0516的博客
12-01 1万+
GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了（**残差作为下一轮拟合的数据的理解**）。如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小。
Matlab机器学习分类与参数寻优
qq_63277082的博客
07-17 2056
做过机器学习的小伙伴都知道，手动调参是非常痛苦的一件事，单个参数调整还好，但是一旦多个参数调整就非常麻烦，耗时不说，还得守着电脑一点点试。 前两天在一个matlab群里聊天，有一位朋友问到matlab有没有像python的gridsearchcv这样的寻找最优参数的函数。我想起之前在做一些小项目的时候是用遗传算法来找寻最优参数的。因此本来想记录一下这个方法，于是找了个小项目试一下。
机器学习（四十一）：遗传算法对机器学习（回归）模型寻优
全栈川川
11-08 905
遗传算法对机器学习（回归）模型寻优
sklearn机器学习之SVM探索核函数以及寻优（癌症数据集）
m0_45184077的博客
03-15 1536
1.导入相应包 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from time import time import datetime import pandas as pd 2.准备数据集并可
探索机器学习的奥秘——深入解读资料001
- PyTorch：Facebook开发的一个Python机器学习库。 - Keras：高度模块化的神经网络库，API友好。 - Caffe：伯克利AI研究（BAIR）开发的深度学习框架。 - MXNet：亚马逊支持的深度学习框架。 4. 机器学习的实际...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

量化橙同学

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值