简介本文受 浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划 启发，希望以更通俗的方式推广机器学习算法，让有数学基础和编程能力的人能够乐享其中。目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-learn、TensorFlow来实现机器学习模型，甚至参加Kaggle这样的建模比赛。那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kern
转载
2024-06-14 10:02:42
161阅读
代码实现西瓜分类，我们先上数据：我的编程实现过程非常杂糅，没有系统，而且我的python也没学多久，所以用的都是简单的循环、函数。在编程过程中，我把色泽变量记为x1，根蒂记为x2，敲声记为x3，纹理记为x4，脐部记为x5，触感记为x6，密度记为x7，含糖率记为x8，是否为好瓜这一名义变量记好瓜为0，坏瓜为1。接下来，我们引入一些有关朴素贝叶斯算法的基础知识： 首先是计算先验概率： 在实际编程过程中
转载
2024-02-29 10:01:07
44阅读
贝叶斯优化 （BayesianOptimization）1 问题提出神经网咯是有许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，正则等等。如何寻找最好的超参数组合，是一个老人靠经验，新人靠运气的任务。穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷举搜索好一点；目前比较好的解决方案是贝叶斯优化1.1 贝叶斯优化的优点贝叶斯调参采用高斯过程，考虑之前的参数信息，不断地更新先验；网格搜索未考虑之前的参
转载
2023-11-04 23:17:10
227阅读
# 使用PyTorch实现DNN贝叶斯超参数优化
在机器学习中，调整模型的超参数通常是一个关键步骤。贝叶斯优化是一种有效的方法来优化这些超参数。下面我们将使用PyTorch实现深度神经网络（DNN）并利用贝叶斯优化来优化超参数。让我们先了解整个流程。
## 流程概述
以下是实现DNN贝叶斯超参数优化的步骤：
| 步骤 | 描述
贝叶斯网络概述：贝叶斯网络用于分类和因果关系分析（主要讲静态贝叶斯算法）<一>贝叶斯网络概率推理(Probabilistic Inference)(详见贝叶斯网络推理算法综述)1精确推理算法（1） 变量消元算法(Variable elimination) var_elim_inf_engine（2） 团
转载
2024-08-23 15:14:45
43阅读
之前自己一直使用网格搜索(grid-search)来进行参数调优。显然，这种方法调优的候选集很有限，也比较“粗糙”。因此，性能往往不能达到最优。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。贝叶斯优化是一种基于模型的用于寻找函数最小值的方法。近段时间以
转载
2024-07-08 10:04:30
84阅读
朴素贝叶斯1.简介 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法，生成方法由训练数据得到联合概率分布P(X,Y)和先验概率P(X)，在训练的过程中求得后验概率P(Y|X)，即：P(X,Y)=P(Y|X)P(Y)，在测试时去求P(X|Y),而前几篇文章介绍的算法都是基于判别的模型，直接去拟合后验概率，注意这里为什么要叫朴素贝叶斯，朴素的原因就是因为它的特征都是独立不会互相影响的。2.流
转载
2024-09-26 16:25:49
13阅读
前言贝叶斯估计， 贝叶斯优化， 先验概率和后验概率， 配上一堆概率论的东西…成功达到了一种吓唬人的作用，让人误以为是一种高大上的算法。 本文希望以最简单通俗的例子， 深入浅出地讲述这一贝叶斯体系的算法本质， 来阐述 这并非什么高深的算法，而是我们生活中与生俱来最简单的思想。条件概率个人认为， 贝叶斯优化中， 唯一需要的概率公式就是这个：很容易理解： AB同时发生，就是A发生的情况下， B也发生。
转载
2024-01-02 08:55:41
103阅读
本次内容 简单的说明贝叶斯优化算法 使用hyperopt实现超参数实现神经网络优化贝叶斯优化贝叶斯优化的思想类似于网格搜索法和随机搜索方法，本质上是一种类似于穷举的当时，比较最优值。而网格搜索和随机搜索会消耗大量的实践，效率较低，贝叶斯优化就是在有限的时间内找到一个相对较好的结果。因此贝叶斯优化也会出现局部最优解的情况，要想尽量避免这样的问题可以将搜索范围增加，搜索点之间的间隔降低来尽量避免出现局
转载
2023-11-26 17:08:42
216阅读
优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时，你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成，使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合，无需在初始设置之外进行手动操作。贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是基于模型的超参数优化，已应用于机器学习超参数调整，结果表明该方法可以在测试集上实现更好
转载
2024-08-18 14:40:36
224阅读
一、引言 1.1 背景介绍 贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它利用概率推理来预测样本的类别。它的背景可以追溯到18世纪末期，当时贝叶斯定理被提出，为概率论奠定了基础。随着计算机技术的发展，贝叶斯定理逐渐被应用于统计学和机器学习领域。在机器学习中，贝叶斯分类器被广泛应用于分类问题，如垃圾邮件过滤、情感分析、图像分类、语音识别等。 1.2 贝叶
贝叶斯决策与参数估计小结
有监督机器学习的问题都是以这种形式出现的:给定training set \(D\): \((x_i, y_i)\), \(i \in \{1,2, \dots, m\}\), \(y_i\in \{1, \dots, c\}\)选一个模型进行训练预测新样本\(x\)的\(y\)贝叶斯决策论采用概率模型, 在\(0-1\)loss
转载
2024-01-05 23:30:53
86阅读
前言 本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。词向量 朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果是挺不错的。 在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。 --- 它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现。 对应关系和词汇表一一对应。 比如说，词汇表只有三个单词：'apple', 'orange',
转载
2023-12-19 18:56:40
118阅读
#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
转载
2023-08-28 14:04:17
128阅读
贝叶斯优化 （BayesianOptimization） 机器学习模型和神经网络模型都有很多参数需要调整，有很多超参数需要手动设定，很多时候往往是这些参数决定了一个问题能不能很好的解决，如网络有几层、学习率多大、dropout设置为多少、学习率等等。 穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷
转载
2023-10-13 09:59:36
248阅读
本节内容：贝叶斯算法概述贝叶斯推导实例贝叶斯拼写纠错实例垃圾邮件过滤实例贝叶斯实现拼写检查器1、贝叶斯算法概述 2、贝叶斯推导实例 3、贝叶斯拼写纠错实例 4、垃圾邮件过滤实例 &
转载
2023-11-14 10:50:19
166阅读
在Python中，我们可以使用sklearn.model_selection.GridSearchCV进行网格搜索。这是一个用于系统地遍历多种参
原创
2023-11-15 10:09:41
817阅读
贝叶斯网的目的是为了从已知属性推测其他未知属性的取值。贝叶斯网是描述属性间依赖关系的有向无环图，并使用概率分布表描述属性的联合概率分布。如下图（A指向B表示B依赖于A）：贝叶斯网由结构G和参数Θ组成，即B=<G,Θ>。Θ定量描述了属性间的依赖关系，即Θ包含了每个属性条件概率表。我们要做的就是构建一个尽量能准确反应属性间依赖关系的贝叶斯图。常使用“评分搜索”。定义评分函数（稍后解释
转载
2024-08-28 22:04:15
204阅读
1. 朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是一种典型的生成方法，即
lgb--贝叶斯调及代码概述1.目标函数 objective()：注：2.域空间 space：注：3.优化算法 algo注：4.结果历史记录 result：总结： 概述贝叶斯优化问题有四个部分：目标函数 objective()：我们想要最小化的内容，在这里，目标函数是机器学习模型使用该组超参数通过交叉验证计算损失值。域空间 space：要搜索的超参数的取值范围。优化算法 algo：构造替代函数并
转载
2023-12-25 07:15:17
685阅读
