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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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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# 如何实现“Python 网络搜索超参数”
## 概述
在机器学习中，调整模型的超参数是非常重要的一步，它可以显著影响模型的性能。而通过网络搜索超参数可以更加高效地找到最佳的超参数组合。本文将介绍如何使用 Python 来进行网络搜索超参数。
### 流程图
下面是实现网络搜索超参数的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 定义超参数搜索空间
原创
2024-05-13 04:27:55
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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
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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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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模型的重要参数：提供泛化性能的参数 网格搜索：尝试所有重要参数的可能组合简单的网格搜索：将数据集划分为用于构建模型的训练集、用于选择模型参数的验证集/开发集、用于评估所选参数性能的测试集。使用嵌套循环对每种参数组合都训练一个训练集上模型，找到在验证集分数最高的那一组参数，最后经过测试集得到模型精度。带交叉验证的网格搜索带交叉验证的网格搜索：用交叉验证来评估每种参数组合的性能。在SVM模型中使用交叉
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2024-01-02 13:13:42
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###基础概念 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。 与超参数区别的概念是参数，它是
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2021-04-09 16:53:00
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# Python超参数自动搜索模块实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现Python中的超参数自动搜索模块。超参数自动搜索是机器学习中的一个重要环节，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。下面，我将为你详细介绍实现这一模块的步骤和代码。
## 1. 流程概述
首先，我们通过一个表格来概述实现超参数自动搜索的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-20 12:11:14
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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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什么是Grid Search 网格搜索？Grid Search：一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。（为什么叫网格搜索？以有两个参数的模型为例，参数a有3种可能，参数b有4种可能，把所有可能性列出来，可以表示成一个3*4的表格，其中每个cell就是一个网格，循环过程就像是在每个网格里遍历、搜索，
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2023-10-21 22:56:50
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文章目录1 微调预训练模型进行文本分类1.1 加载数据小小总结1.2 数据预处理1.3 微调预训练模型1.4 超参数搜索总结1 微调预训练模型进行文本分类GLUE榜单包含了9
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2022-12-09 09:56:46
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https://www.toutiao.com/a6643732469998699022/ 【导读】AutoML-Freiburg在Github上发布了PyTorch机器学习自动化的资源，可以自动框架搜索，超参数优化。作者强调这是一个 very early pre-alpha版本，目前只支持特征化数据。不过这不妨碍我们搓手试试~ 安装 示例 其他...
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2019-01-20 18:08:46
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RRT算法简介RRT 算法为一种递增式的路径规划算法，算法不断在搜索空间中随机生成采样点，如果该点位于无碰撞位置，则寻找搜索树中离该节点最近的结点为基准结点，由基准结点出发以一定步长朝着该随机结点进行延伸，延伸线的终点所在的位置被当做新的有效结点加入搜索树中。这个搜索树的生长过程一直持续，直到目标结点与搜索树的距离在一定范围以内时终止。随后搜索算法在搜索树中寻找一条连接起点到终点的最短路径。RRT
一、for循环实现的网格搜索（带交叉验证）原理：在多个参数上使用for循环，对每种参数组合分别训练并评估一个分类器。以SVC为例：from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
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iri
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2023-11-23 16:11:02
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网格搜索的思想很直观，`sklearn`中有封装好的函数供调用。 1. 版本信息Py
原创
2022-08-04 22:08:22
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