热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 如今,人工智能技术已经成为国家战略,无人超市、人脸识别、自动驾驶、智能家居等“黑科技”正逐渐成为现实。像云计算、大数据、深度学习、算法、语音识别、技术机器人技术等作为人工智能的技术储备,都离不开Python、Java、C++等编程语言的支撑。而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技术的首选编程语言。因此想入门人工智能领域,需要从Python入手(下图来自拉勾网2019年8月8日数据)...
    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:206
    评论:0
  • 机器学习的调参是一门很难说清的东西学问,包括吴恩达在《机器学习调参一书》也并没有指出一条明确的手段,更多的是一种方向。纵观全文,总结一下《机器学习调参》的思路如下:1.数据集的划分在开始进行机器学习调参之前,需要进行数据集的划分。其中作者特别提到了目前机器学习中的一个难点现状,即有标签数据的缺少;即我们在训练过程中训练集的数据分布与实际测试集数据的分布是不一致的。在此,作者举了一个例子,假设...
    2019-03-08 19:27:24
    阅读量:83
    评论:0
  • 调参,真的是让我脱了一层皮的一项工作。调了半天,训练一天,结果什么用都没有的时候真的是绝望……本文总结了自己对于调参的思考和一些常见参数的调整,希望对大家有所帮助。如果本文中有些表述或理解有误,欢迎各位大神批评指正。在实际调整参数之前,我们先要搞清楚两个事情:1.调参的目的是什么?2.调参调的东西具体是什么?第一个问题:调参的最终目的是要使训练之后的模型检测物体更精确,向程序的方向更靠近一步的话,...
    2018-03-08 16:42:21
    阅读量:6751
    评论:0
  • 本文主要介绍机器学习模型中超级参数(hyperparameter)的调优问题(下文简称为调参问题),主要的方法有手动调优、网格搜索、随机搜索以及基于贝叶斯的参数调优方法。因为模型通常由它的超级参数确定,所以从更高的角度看调参问题就转化为模型选择问题。手动调优需要较多专业背景知识。网格搜索先固定一个超参,然后对其他各个超参依次进行穷举搜索,超参集合为H={h1,h2,...,hN}H=\{h_1,
    2016-04-26 16:24:20
    阅读量:7099
    评论:0
  • 参数与超参的区别是什么?调参中的GridSearch是什么意思?xgboost怎么调参?利用交叉验证调参后还需要用完整的数据集重新训练吗?随机森林如何调参?glmnet中的参数lambda.min.ratio什么意思...
    2018-07-16 09:38:07
    阅读量:331
    评论:0
  • http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52902797调参经验好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多,代码风格良好的实验环境,可以让你的人工或者自动调参更加省力,有以下几点可能需要注意:将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方,那么修改的过程想必会非常痛苦。可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确
    2016-10-23 16:49:22
    阅读量:8450
    评论:0
  • 机器学习调参使用正交实验进行超参数调整的尝试(附测试链接)简介调参流程1.设计超参数3.进行训练4.结果验证5.随机搜索&网格搜索6.正交搜索VS随机搜索VS网格搜索7.结论8.更多分析本文测试样例链接(含代码及数据)其它简介下面的内容是本人想法的一次尝试性的工作,本文的目的仅在于学习交流,有的知识也是一知半解,不对的地方尽请指正。通过设计正交实验,对结果进行极差分析...
    2018-11-18 19:06:03
    阅读量:459
    评论:0
  • 背景大部分机器学习模型都会有很多参数,不同的参数组合会产生不同的效果,如果模型数据量不是很大,也就是说运行时间不是很长,可以考虑使用GridSearchCV这个工具包自动选择输入参数中的最优组合。注意:在实际应用中,可能会遇到很大数据量,模型运行特别费计算资源和时间,这个时候用GridSearchCV可能会成本太高,需要对模型了解深入一点或者积累更多的实战经验,最后进行手动调参。代码...
    2018-06-11 14:46:39
    阅读量:5578
    评论:0
  • importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#X,y=make_blobs(n_samples=200,ce
    2018-01-06 21:00:22
    阅读量:2300
    评论:0
  • 贝叶斯调参1贝叶斯调参思想1.1什么是贝叶斯调参?1.2和前两种调参方式的区别2贝叶斯调参原理3Python实现3.1数据准备3.2建模调参3.2.1基准线模型3.2.2Hyperopt调参3.2.3目标函数3.2.4定义超参数空间3.2.5优化算法3.2.6过程记录3.2.7优化结果4参考关于调参,前面已经完成了一篇,重点介绍了网格搜索和随机搜索,详情见:机器学...
    2019-05-24 17:57:54
    阅读量:44
    评论:0
  • frompandasimportread_csvfromsklearn.linear_modelimportRidgefromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromscipy.statsimportuniformfromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearc
    2018-01-22 22:17:25
    阅读量:1120
    评论:0