超参数的调整，基本有两种方案，一是固定其他参数，从最重要的参数开始，一一调节，缺点是，参数之间可能互相制衡；二是比较合适超参数少的情况，几个超参数同时调节，通过遍历或者随机的方法， 如果找到某个大的区域效果好，则细化这个大的区域继续找，缺点是参与同时调节的超参数不能太多。对难调的深度学习网络，还有一种方法，是先训练一个简单的模型，依此为基础。贪心监督预训练和贪心逐层无监督预训练下面是几个基本参数调
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2024-09-25 10:46:04
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特征工程是机器学习当中很重要的部分，可以帮助我们设计、创建新特征，以便模型从中提取重要相关性。本文将记录并持续更新相关特征工程的工具包介绍，包括自动模型选择和超参数调优等各方面。· FeaturetoolsFeaturetools 是一个开源的Python 库，用于自动化特征工程。自动特征工程能够缩减时间成本，构建更优秀的预测模型，生成更有意义的特征，还能防止数据泄漏(data leakage)。
超参数调优方法网格搜索随机搜索贝叶斯优化 超参数搜索算法一般包括以下要素： 目标函数，即算法需要最大化、最小化的目标；搜索范围，一般通过上限和下限来确定；算法的其他参数网格搜索最简单，应用最广泛的超参数搜索算法 通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值 如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索有很大概率找到全局最优值 这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候
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2024-04-01 13:40:44
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回归问题：输出是实数分类问题：输出是固定的离散值在一个模型中，m表示训练集的数量，x表示输入，y表示输出，上标(i)表示数据在训练集中的索引。单变量的线性回归：使用梯度下降（gradient descent）的算法，调节θ的值。设定初始的θ值，然后逐步改变θ，使J(θ1，θ2)减小，直到达到最小值。每个参数是同步下降的。α称为learning rate，学习速率。既不能太小也不能太大，太小会导致θ
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2024-10-23 11:47:45
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对于很多算法工程师来说，超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“
合理值
”
之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。有没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？ 问题 超参数有哪些调优方法？ 为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包
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2024-04-27 19:13:06
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一、概述超参数优化的意义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、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2 normalization等更多超参数可
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2024-09-07 19:01:33
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在机器学习中有很多调优的方式机器学习——超参数调优，深度学习中也存在同样的方式，接下来，介绍一下深度学习框架里边的自动调参模块。1. 基于Tensorflow的Keras tuner官方教程如下：Introduction to the Keras Tuner | TensorFlow Core (google.cn)官网API极其更多细节：HyperParameters -
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2024-01-06 09:13:38
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概述：为了进行超参数调优,我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前,需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数,即算法需要最大化/最小化的目标；二是搜索范围,一般通过上限和下限来确定；三是算法的其他参数,如搜索步长。1、网格搜索网格搜索可能是最简单、应用最广泛的超参数搜索算法,它通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长
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2023-10-03 16:41:47
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1. 前言现在的机器学习和深度学习中，在模型结构确定的情况下，不同的超参数的选择对整个结果的好坏有着至关重要的影响。不少人还嬉称人工智能工程师，其实是“调参侠”。1.1 超参数在模型开始学习过程之前人为设置值的参数，而不是（像bias、weights）通过训练可得到的参数数据。这些参数定义关于模型更高层次的概念（模型复杂性、学习能力等）。比如说随机梯度下降算法中的学习速率/learning rat
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2024-07-01 06:51:37
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以上就是我们对这 10个重要的超参数的解释，如果你想更深入的了解仍有很多东西需要学习。它肯定比我讲的明白，对吧。作者：Bex T.
原创
2024-05-13 11:18:06
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机器学习-python实践，读书摘录
模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合？调整参数何时为止：应该遵循偏差和方差协调的原则。本章将介绍：调整参数对机器学习的重要性如何使用网格搜索优化参数如何使用随机搜索优化参数机器学习算法调参 调整算法参数是采用机器学习解决问题的最后一个步骤，有时也被称为超参数优化。参数可以分为两种：一种是影响模型在训练集上
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2023-09-06 10:25:03
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超参数调优方法：网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化等算法。1、分别对几种调有方法进行了实验，实验初始数据如下： import numpy as np
import pandas as pd
from lightgbm.sklearn import LGBMRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import
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2023-07-31 19:37:33
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一、概念Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。 优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。 其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochastic gradient descent 随机梯度下降)，Adagrad（自适应梯度算法），Adam（Adaptive Moment
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2023-12-04 20:41:41
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在这篇文章中，机器学习工程师 George Seif 介绍了 Python collections 模块很受欢迎的四种数据类型以及它们各自的使用方法。这些数据类型可以对代码进行优化，进而实现更简洁的任务执行。Python 的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将 Python 的功能扩展到了许多流行领域，包括机器学习、数据科学、Web 开发和前端等。其中表现最好的一个就
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2024-08-26 08:04:38
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from xgboost import XGBClassifierXGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1,
max_delta_step
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2024-06-19 15:06:46
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贝叶斯超参数优化bayes_opt1. 定义目标函数2. 定义参数空间3. 优化目标函数的具体流程4. 定义验证函数(非必须)5. 调用hyperopt1. 建立benchmark2. 定义参数init需要的算法3. 目标函数4. 参数空间5. 优化函数(优化目标函数的具体流程)6. 验证函数(可选)7. 训练贝叶斯优化器 bayes_optimport numpy as np
from skl
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2023-10-24 14:35:41
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一、在运行XGboost之前，必须设置的三种类型参数。1.General parameters：一般参数。设定boosting过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）booster [default=gbtree] 有两中模型可以选择gbtree和gblinear。(树模型-线性模型)silent [default=0] 
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2024-05-28 11:05:07
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# Logistic Regression超参数调优
Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计模型。在机器学习中，超参数的调优对模型的性能表现至关重要。本文将介绍Logistic回归的超参数调优，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是超参数？
超参数是模型训练之前需要设定的参数，不同于模型训练后自动学习到的参数。对于Logistic回归，这些超参数通常包括正则化参数、学
原创
2024-10-19 03:33:48
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在数据科学的领域中，随机森林作为一种强大的集成学习模型，广泛应用于分类和回归任务。然而，随机森林的性能很多时候依赖于超参数的设置，因此超参数的调优显得尤为重要。本博文将详细记录如何通过 Python 进行随机森林的超参数调优，确保模型在业务中的良好表现。
## 背景定位
在我们的近期项目中，利用随机森林模型对客户购买行为进行了预测，期望通过模型优化提升销售转化。在实际部署后，客户反馈模型的预测
超参数是在开始学习过程之前设置的参数，而不是通过训练得到的参数。例如，学习率、神经网络的层数、决策树的最大深度等。常用超参数调优方法主要可以分为以下几类：1.手动调优：依赖经验、直觉和对模型的深刻理解。2.网格搜索：暴力搜索，遍历所有给定的参数组合。3.随机搜索：从指定的分布中随机抽样参数组合。4.贝叶斯优化：基于历史评估结果，智能地选择下一组更有潜力的参数。5.基于梯度的优化：如HyperOpt
