文件名称:
自动化机器学习(AutoML)之自动贝叶斯调参
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文件大小: 751kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明:【导读】机器学习中,调参是一项繁琐但至关重要的任务,因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时,网格和随机搜索不需要人力,但需要很长的运行时间。因此,诞生了许多自动调整超参数的方法。贝叶斯优化是一种用模型找到函数最小值方法,已经应用于机器学习问题中的超参数搜索,这种方法性能好,同时比随机搜索省时。此外,现在有许多Python库可以实现贝叶斯超参数调整。文章由贝叶斯优化方法、优化问题的四个部分、目标函数、域空间、优化过程、及结果展示几个部分组成。贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数(概率模型),来找到最小化目标函数的值。贝叶斯方法与随机或网格搜索的不同之处在于,它在尝试下
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