介绍超参数优化也称作超参数调整。往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数，这些参数有的可以通过训练来优化，例如神经网络中的权重（Weight）等，我们称为参数（Parameter），也有一部分参数不能通过训练来优化，例如学习率（Learning rate）等，我们称为超参数（Hyper parameter）。举些例子，机器学习算法中的参数是用来调整数据的。深度神经网络由许多神经元组成，
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2023-08-02 10:32:39
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前言：本文截图均基于2023R1版本此文由于内容和篇幅关系，分为（1）和（2）两篇小文章。其中（1）讲Fluent中进行参数化的方法，（2）讲基于参数化模型快速进行多个工况仿真和对比的方法。1 参数化的意义所谓参数化，指利用参数表达各类信息，例如将流体速度和压力分别用v、P进行表示。Fluent中，参数包括输入参数和输出参数两类。输入参数是指人为指定，作为已知信息的参数，例如入口速度、固体表面温度
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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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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网格搜索对给定参数进行组合，用某标准进行评价，只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0,
pre_dispatc
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2024-04-29 09:11:19
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让自动化测试脚本正常工作只是自动化测试的第一步，由于自动化脚本会经常执行并更新，因此测试脚本需要可以快速执行容易维护容易阅读本文会提供一些让selenium自动化脚本运行的更快的技巧。在page_source中断言text比直接使用text属性断言要快我们经常会需要断言页面中的某个部分包含一些具体的文本，下面的语句的输出结果是相同的driver.page_source
driver.find_e
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2023-11-20 06:11:55
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# PyTorch 超参数优化指南
在深度学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型的性能有至关重要的影响。适当的超参数选择可以显著提高模型的预测精度。因此，进行超参数优化是深度学习模型调优的一项重要工作。
## 流程概述
下面是进行 PyTorch 超参数优化的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|-----------|
原创
2024-10-16 04:09:30
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# PyTorch超参数优化指南
在深度学习中，模型的性能通常取决于所选择的超参数。超参数是由开发者设置，在模型训练开始之前确定的参数，例如学习率、批量大小和网络结构等。妥善优化这些超参数可以显著提升模型的效果。但如何有效地进行超参数优化呢？本篇文章将为您介绍PyTorch中的超参数优化方法，并提供代码示例。
## 什么是超参数优化？
超参数优化（Hyperparameter Optimiz
原创
2024-10-02 05:07:29
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本文主要来讲如何解决K邻近问题以及它的KD树优化方法。K邻近问题的描述如下给定n个高维数据样本(n≤100000)，每个样本有m维，现在给定一个样本，问离它最近的k条样本是什么？本质上就是解决高维数据的K邻近问题。在机器学习中，通过计算K邻近实现分类算法，这就是著名的KNN算法。 KNN算法原理与实现KNN算法是K Nearest Neighbor的简写，它的原理也比较简单，核心思想就
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2024-07-17 15:16:50
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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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文章目录1. 超参数优化概述2. 网格搜索3. 随机搜索4. 贝叶斯优化5. 动态资源分配6. 神经架构搜索6. AutoML 1. 超参数优化概述在神经网络中，除了可学习的参数之外，还存在很多超参数。这些超参数对网络性能的影响也很大，不同的机器学习任务往往需要不同的超参数。常见的超参数有以下三类：网络结构，包括神经元之间的连接关系、层数、每层的神经元数量、激活函数的类型等；优化参数，包括优化方
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2023-11-10 10:07:00
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# Python超参数优化折线图的实现指南
在机器学习模型训练中，超参数的选择对模型的性能有着显著影响。为了帮助开发者直观地观察不同超参数组合的模型性能，我们常常使用折线图来展示。本文将会逐步教会你如何在Python中实现超参数优化折线图。
## 整体流程
下面是实现“Python超参数优化折线图”的流程表：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-20 04:18:28
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为了调用父类(超类)的一个方法，可以使用super()函数，比如：8class :def spam(self):
print('A.spam')
class B(A):
def spam(self):
print('B.spam')
super().spam()super()函数的一个常见用法是在__init__()中确保父类被正确的初始化：8class :def __init__(self):
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2024-02-06 13:17:02
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文章目录总体思路分为三部1.查看数据，对数据进行清洗，规约1.1 查看数据1.2 数据清洗,规约1.3 删除不相关的特征1.4 数据one-hot处理*2.建立模型，挑选出最优参数2.1 准备数据集,训练集，测试集2.2 建立随机森林模型2.3 通过树的大小和K折验证得到log_loss最小的值和最优树的数量2.4 通过树的深度和K折验证得到log_loss最小的值和最大深度的最优值3.绘制模型
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2024-09-18 11:52:53
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超参数调优[1]（或超参数优化）是确定使模型性能最大化的超参数正确组合的过程。其在一
原创
2022-12-18 00:05:28
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上篇博客 我们留下了三个问题：数据集，参数，准确率。这些问题我们将在这篇博客解决！数据集这里介绍一个很有意思的开源数据集——scikit-learn ，熟悉了这个数据集我们就可以拿来检验我们自己的写分类器的合理性，当然包括我们今天的主题——KNN，我将使用其中的两个经典的数据集——iris(鸢尾花)和digits(手写数字)，来验证上篇博客所写的knn是否符合期望！话不多说，直接上代码，以鸢尾花为
# 深度学习超参数优化指南
## 1. 引言
深度学习模型中的超参数优化是一个关键的任务，它能够显著影响模型的性能和训练速度。在本文中，我将介绍一种深度学习超参数优化的流程，以及每一步所需的代码和注释。
## 2. 超参数优化流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 了解超参数 | 了解每个超参数的含义和作用 |
| 2. 定义超参数空间 | 确定每个超参数的取
原创
2023-11-24 12:46:43
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作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院从智能手机到航天器，机器学习算法无处不在。他们会告诉您明天的天气预报，将一种语言翻译成另一种语言，并建议您接下来想在Netflix上看什么电视连续剧。这些算法会根据数据自动调整（学习）其内部参数。但是，有一部分参数是无法学习的，必须由专家进行配置。这些参数通常被称为“
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2024-06-10 10:17:47
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本文主要讨论在优化模型求解中用到的高级优化算法，这些算法基于常见的优化算法思想，采用一些非常巧妙的技巧，而使得算法到达更快的收敛等特点。这些高级优化算法也只限定于特定的模型求解，下面将对其进行简单总结。1. Surrogate方法首先我们考虑一些简单的优化问题minx12∥x−x0∥22+λ∥x∥1，事实上我们只需要对x向量中的每一个元素进行展开求解即可，它的优化解的表达式如下： x∗=Sλ(x0
背景： 粒子群优化算法起源于对鸟群觅食活动的分析。鸟群在觅食的时候通常会毫无征兆的聚拢，分散，以及改变飞行的轨迹，但是在不同个体之间会十分默契的保持距离。所以粒子群优化算法模拟鸟类觅食的过程，将待求解问题的搜索空间看作是鸟类飞行的空间，将每只鸟抽象成一个没有质量和大小的粒子，用这个粒子来表示待求解问题的一个可行解。所以，寻找最优解的过程就相当于
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2024-06-19 09:33:31
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