首先下载Libsvm、Python和Gnuplot：
l libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm （我自己用2.86版本）
l python的主页http://www.python.org下载 python （我自己用2.5版本）
l gnuplot的主页http://
常用的调优方法有：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化方法。参数搜索包含3个要素目标函数搜索范围搜索步长等其他参数1 网格搜索网格搜索通过查找搜索范围内所有的点来确定最优值。如果采用较大的范围和较小的步长，有很大的概率找到全局最优。但是这个方法消耗资源和时间严重，特别是超参数比较多的时候实际应用中，网格搜索一般会使用较大的搜索范围和步长确定最优值可能出现的位置，然后逐渐缩小范围和步长来寻找精确的最优值，
个人对寻优算法的理解，就是存在一个系统F，我们想找一个最好的参数X，使F（X）运行起来处于最佳状态。首先这个X可以有很多种可能，我们可以一个一个拿到系统里面去试，但是没有必要。这就像男人找老婆，男人都想找一个最合适自己的老婆X，目的是让家庭F运行得更好，这是一个寻优过程，全世界女人的集合就是寻优的域。但是你不可能把全世界的女人都娶回家试试，虽然试出来的结果绝对是全局最优但是没必要。所以男人们心里有
# SVC（支持向量分类器）参数寻优教程
参数寻优是机器学习中一个非常重要的环节，尤其是在使用支持向量机（SVM）进行分类时，选择合适的超参数可以显著提高模型的性能。本文将带领你了解如何在 Python 中进行 SVC 参数寻优，具体步骤如下：
## 流程概述
下面是进行 SVC 参数寻优的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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# PyTorch超参数寻优
在机器学习中，超参数是指在训练模型之前需要手动设定的参数。它们对于模型的性能和收敛速度起着重要的影响。调整超参数需要经验和反复尝试，而寻找最佳超参数组合的过程被称为超参数寻优。在本文中，我们将介绍PyTorch中的超参数寻优方法，并提供代码示例。
## 常见的超参数
在深度学习中，常见的超参数包括学习率、批量大小、迭代次数、正则化参数等。学习率决定了模型参数更新
原创
2023-08-16 07:59:26
128阅读
逻辑回归的似然函数：其中yi代表1或0，如果某一样本的结果为正例则其对应概率为pi(x)，如未负例则对应概率为1-pi(x)总体的样本概率为每个样本的概率乘积。注：这里的似然函数和构建的逻辑回归的损失函数形式类似，容易搞混。如果是直接使用最大似然估计的似然函数得到目标函数，则需要使用梯度上升；如果是使用负对数似然函数，则需要使用梯度下降算法。——无论上升还是下降，本质都是一样的。LR的优缺点优点一
【蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食算法、萤火虫算法、人工鱼群算法】计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。群体智能 (Swarm Intelligent，SI) 算法始于 20 世纪 90 年代初，主要是受自然界生物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的行为，而提出的一种随机优化算法。群体智能是基于种群行为对给定的目标进行寻优的启发式搜索算法，其的核心是由众多简单个体组成的群体能够通过相
.Grid Search网格搜索，在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，对每一种可能的参数在训练集上训练一个模型，在测试集上表现最好的参数就是最优的参数。模型最终的表现好坏与初始数据训练集和测试集的划分有很大的关系（测试集数据没有被训练，可能有偏差）。Grid Search 调参方法存在的共性弊端就是：耗时；参数越多，候选值越多，耗费时间越长！所以，一般情况下，先定一个大范围，然后再细化。.Gri
【机器学习】Optuna机器学习模型调参(LightGBM、XGBoost)Optuna — 超参自动化调整利器 学习笔记
原创
2021-12-23 09:56:25
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上接 "凸优化基础" 扩展： "机器学习中的几个概念的关系" 2.1 逐次逼近法 使用主元消去法求解线性方程组 $Ax = b$ 相信大家都不陌生，但是对于 $A$ 的阶数很大且零元素很多的大型稀疏矩阵方程组，使用主元消去法求解将会是一个很大的挑战。鉴于此，逐次逼近法 (或称为 "迭代法" [^1]
原创
2021-08-27 09:45:49
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【超参数寻优】量子粒子群
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2022-06-17 23:18:44
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前言群智能算法（全局最优）：模拟退火算法（Simulated annealing，SA），遗传算法（Genetic Algorithm, GA），粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）局部搜索算法（local search algorithm）：爬山算法 (Hill Climbing），禁忌算法(Tabu Search，TS)路径搜索算法：A Sea
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2023-08-04 17:13:52
211阅读
模拟退火是一个算法框架（framework），而不是一个具体的算法，原因在于，比如从当前状态，x(n) ⇒ x(n+1)，下一个状态该如何选择，可以是梯度下降，也可以是蒙特卡洛，爬山等等；
1. 模拟退火模拟退火算法（simulated annealing，SA），1983年由 Kirkpatrick 等人提出，并将其成功应用于组合优化问题。“退火”是物理学术语，指对物体加温后再冷却的过程。模拟
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2016-11-09 15:39:00
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上接 "梯度寻优 (二)" "Notebook" 在 "梯度寻优" 中我们提到了「凸集与分离定理」，由此我们知道: 使用最优化方法分类数据集就是寻找支撑超平面的过程. 如果此超平面是一个 $n$ 维的线性方程组, 我们就称之为 线性分类器 (神经网络, 支持向量机, 深度学习等非线性分类器以其为理论
原创
2021-08-27 09:51:29
91阅读
模拟退火是一个算法框架（framework），而不是一个具体的算法，原因在于，比如从当前状态，x(n) ⇒ x(n+1)，下一个状态该如何选择，可以是梯度下降，也可以是蒙特卡洛，爬山等等；
1. 模拟退火
模拟退火算法（simulated annealing，SA），1983年由 Kirkpatrick 等人提出，并将其成功应用于组合优化问题。“退火”是物理学术语，指对物体加温后再冷却的过程。
转载
2016-11-09 15:39:00
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# 峰谷寻优算法及其在Python中的应用
## 引言
峰谷寻优算法（Peak Valley Optimization, PVO）是一种用于寻找数组中的峰值和谷值的优化算法。在很多实际问题中，需要寻找数组中的峰值和谷值，例如在股票交易中找出买入和卖出的时机，或者在信号处理中找到波峰和波谷等。峰谷寻优算法通过迭代的方式逐渐逼近数组中的峰值和谷值，从而找到最优解。
本文将介绍峰谷寻优算法的原理和
1.理论基础粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）是计算智能领域中的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种，常见的群体智能优化算法主要有如下几类： （1）蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）[1992年提出]； （2）粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）[1995年提
# 如何实现Python多变量寻优
## 1. 流程概述
在Python中实现多变量寻优通常可以使用优化算法，例如遗传算法、粒子群算法等。下面是实现多变量寻优的一般流程：
```mermaid
gantt
title Python多变量寻优流程
section 数据准备
准备数据集 :done, 2022-01-01, 1d
section 参数设定
算法原理 1、宽度优先搜索：宽度优先搜索算法(Breadth First Search，BSF)，思想是：从图中某顶点v出发，首先访问顶点v在访问了v之后依次从左往右访问v的各个未曾访问过的邻接点；然后分别从这些邻接点出发依次从左往右访问它们的邻接点，并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问（C点优先于B的子节点）;直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到;如果此时图中尚
