当参数时随机变量时，该参数分布中的参数就是超参数，简单的说就是参数的参数，感觉一般在贝叶斯方法中出现 所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数，比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定，不断试错调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型，有很多这样的参数需要学习，
解决的问题在WIN10环境下，安装并正常运行Superset建议使用Python虚拟环境，减少库依赖冲突不需要安装VC啦！注意本教程安装的版本是1.5Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新如python的版本要求变为3.9+，同时增加了更多的库依赖等以下教程未为对2.0版本进行完整更新，现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性，可跳跃性浏览通常出现问题的地方在于包依赖，是安装Sup
突然看到好几篇文章，内容基本上是什么用Java需要100行，用PHP只需要30行，用Python只需要10行（数字记不清了）。简单说一下我的看法。我不服，凭啥都是编程语言，你行我就不行？我记不清当时给出的支持Python可以少写代码的栗子具体是什么了，它给出的是实现了某个功能，两行搞定，一行引入，一行调用。当时看的我一脸懵逼，哇，真的耶。只用一行就可以。但稍后一想，这也太扯了吧。你看着貌似是只调用
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2024-06-26 13:05:32
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python中的super是干什么的？你会用吗？python中的super，名为超类，可以简单的理解为执行父类的__init__函数。由于在python中不论是一对一的继承，还是一子类继承多个父类，都会涉及到执行的先后顺序的问题。那么本文就着重看下super的具体作用。案例通过设计这样一个案例，我们可以明确super的前后逻辑关系：先定义一个父类initial，在这个父类中有参数值param和函数
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2023-12-01 12:05:58
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摘要：经常有朋友问，学 Python 面向对象时，翻阅别人代码，会发现一个 super() 函数，那这个函数的作用到底是什么？作者：梦想橡皮擦。实战场景经常有朋友问，学 Python 面向对象时，翻阅别人代码，会发现一个 super() 函数，那这个函数的作用到底是什么？super() 函数的用途如下，在子类中调用父类的方法，多用于类的继承关系。其语法格式如下所示：super(type[, obj
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2023-09-25 18:57:07
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前言在 《Deep Learning》一书中介绍了好几种模型超参数的选择方式：手动调整、使用自动超参数优化算法、网格搜索（grid search）、随机搜索（random search）和基于模型的超参数优化。其中，随机搜索是该书作者较为推荐的方法，这篇博客的主题是随机搜索在 Pytorch 中的实现，就不对其他方法展开描述了（其实是因为自己理解还不够深）。注：近期查阅资料时发现 Pytorch
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2023-10-04 10:11:46
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在深度学习的训练过程中，选择合适的超参数是至关重要的，尤其是对于优化器如 PyTorch 的 Adam。这篇博文将记录我在解决“PyTorch Adam 超参”问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践等方面的详细信息。
### 环境预检
首先，我对系统的环境进行了预检以确保其兼容性，这是非常关键的一步。下图是我使用四象限图分析的环境预检结果，说明了不同环境的兼
四、模型调参 目录四、模型调参来源1 模型及调参1.1 各类模型及介绍1.1.1 逻辑回归模型((Logistic regression，LR))1.1.2 决策树模型(decision tree)1.1.3 集成模型集成方法（ensemble method）1.2 模型评估2 Task4代码参考资料 来源Datewhle23期__数据挖掘心跳检测 :https://github.com/data
# 在PyCharm中带超参数运行Python代码
使用PyCharm作为Python开发环境能够大幅提升我们的开发效率。尤其是当涉及到机器学习和深度学习项目时，超参数（Hyperparameters）的调整成为了模型优化的重要组成部分。本篇文章将详细介绍如何在PyCharm中设置和运行带超参数的Python代码，并附上相关示例。
## 什么是超参数？
在机器学习中，超参数是那些在学习过程开
原创
2024-09-08 04:06:30
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目录前言方法一：for循环观察超参数变化方法二：超参数的可视化前言机器学习模型要想能够很好的应用，必须要能够学会调整超参数，在训练中找到最适合的超参数，本文以前文曾讲过的线性回归为例，来进行学习超参数的调整与作图的实现，即可视化。方法一：for循环观察超参数变化首先训练一个线性回归模型，是一个很简单的关于员工工龄与对应薪水之间关系的预测，注意for循环中的两行代码，即输出w0，w1和loss的变化
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2024-09-13 12:14:17
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感觉目前是适配于各种框架，机器学习框架，深度学习框架，都比较好用的一个调参框架参考文献：1.https://github.com/optuna/optuna-examples2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/399174504
原创
2022-03-30 17:03:09
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导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，
# 如何在PyTorch中使用Adam优化器调优超参数
在深度学习模型的训练过程中，选择合适的超参数对模型的性能至关重要。Adam优化器是一个非常流行的选择，因其有效处理多种类型的优化问题。本文将指导你如何调优Adam的超参数，帮助你更好地理解这一过程。
## 调优流程
为帮助你实现这一目标，我们将整个过程整理为以下步骤：
| 步骤 | 描述
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metric
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2019-08-07 11:12:00
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# 深度学习超参数调参的科普与实践
深度学习已经成为机器学习领域的一个重要分支。尽管深度学习模型的构建相对简单，但其性能在很大程度上依赖于超参数的设置。超参数调优是指通过不断调整超参数来优化模型性能的过程。本文将介绍超参数的基本概念、调优方法以及示例代码，帮助你更好地理解这一重要主题。
## 什么是超参数？
超参数是指在模型训练之前需要设置的参数，而不是通过训练过程学习到的参数。常见的超参数
原创
2024-10-28 04:49:57
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一、学习率的调节• 选择在训练数据上的代价立即开始下降而非震荡或者增加时作为学习速率的阈值的估计，以量级（如1.0,0.1,0.01…）为估计寻找阈值。若开始就下降就提高学习速率；若开始就震荡或增加就降低学习速率。找到阈值后可取阈值的一般作为学习速率。• &n
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2024-09-16 21:31:54
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我想原因是贝叶斯的开销太大了，前面有提到，在每次循环选超参值的时候，贝叶斯优化都需要将 带入昂贵的目标
原创
2024-07-30 14:00:38
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catboostcatboost 超参官方文档https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html用HyperOpt调参的博客https://effectiveml.com/using-grid-search-to-optimise-catboost-parameters.html "...
原创
2021-08-04 09:52:07
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配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后，需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程，通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数，本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hyperparameters) 。 文章主要内
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2021-02-15 06:28:00
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# 机器学习超参数调优
在机器学习的过程中，模型的性能不仅取决于所使用的算法和数据集，还受到超参数的影响。超参数是指在模型训练之前需要设定的参数，它们的值会影响到模型的学习过程和最终的性能。本文将介绍超参数调优的基本概念，常用的方法以及Python示例代码，帮助你理解如何优化模型性能。
## 什么是超参数？
超参数是与模型架构有关的设置，通常包括：
- 学习率（Learning Rate）
原创
2024-09-09 05:23:43
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