文件名称:
Hyperactive：超参数优化和元学习工具箱，可方便，快速地进行机器深度学习模型的原型制作-源码
开发工具:
文件大小: 616kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：超参数优化和元学习工具箱，可方便，快速地建立机器学习模型的原型。
主人身份：
开发人员状态：
代码质量：
最新版本：
Hyperactive主要是一个超参数优化工具包，旨在简化模型选择和调整过程。 您可以使用任何机器学习或深度学习软件包，而无需学习新语法。 Hyperactive具有两个特性，因此在模型优化中具有很高的通用性：
您可以在目标函数中定义任何类型的模型。 它只需要返回一个得分/度量值即可最大化。
搜索空间不仅接受“ int”，“ float”或“ str”作为数据类型，甚至接受函数，类或任何python对象。
•• •••
Hyperactive具有可用于各种优化问题的优化算法集合。 下表列出了Hyperactive功能，其中每个项目都链接到一个示例：
优化技术
经过测试和支持的软件包
优化应用
本地搜索：
全球搜寻：
[ ]
人口方法：
顺序方法：
[ ]
机器学习：
深度学习：
并行计算：
功能工程：
特征构造
机器学习：
深度学习：
元数据：
杂：
拟合高斯曲线
上面的示例不必使用实际的数据集或培训过程来完成。 目的是快速执行解决方案建议
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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