【Python机器学习专栏】机器学习中的超参数调优技术
在机器学习中，超参数是在开始学习过程之前设置的参数，它们定义了模型的架构和训练过程。不同于模型参数（如权重和偏置），超参数不是通过数据学习得到的，而是由研究人员直接设定。超参数的选择对模型的性能有着至关重要的影响。本文将介绍超参数调优的重要性、常用的调优方法以及如何在Python中实现超参数调优。 ...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法...
python机器学习超参数调优
python机器学习超参数调优 1.什么是超参数 超参数（hyper parameters）就是机器学习或深度学习算法中需要预先设置的参数，这些参数不是通过训练数据学习到的参数；原始算法一般只给出超参数的取值范围和含义，根据不同的应用场景，同一个算法的同一超参数设置也不同。 那超参数应该如何设置呢？...
【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解（图文解释）
一、局部最优解采用随机产生初始簇中心 的方法，可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。不能收敛到全局最小值，是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称为凸优化的优化计算，不存在局部最优问题。凸优化是指损失函数为凸函数的最优化计算。在凸函数中，没...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 查看不同性能评估指标 在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。 读取混淆...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2
使用学习曲线和验证曲线调试算法 本节中，我们来看两个非常简单但强大的诊断工具，可帮助我们提升学习算法的性能：学习曲线和验证曲线，在接下的小节中，我们会讨论如何使用学习曲线诊断学习算法是否有过拟合（高方差）或欠拟合（高偏置）的问题。另外，我们还会学习验证曲线，它辅助我们处理学习算法中的常见问题。 通过...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在前面的章节中，我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良好机器学习模型的最佳实践了。本章中，我们将学习如下内容： 评估机器学习模型表现 诊断机器学习算法常见...
python机器学习从入门到高级：超参数调整（含详细代码）
Python机器学习之超参数调整个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏在我们选择好一个模型后，接下来要做的是如何提高模型的精度。因此需要进行超参数调整，一种方法是手动调整超参数...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）
Job 2此作业将在容器未启动时触发启动，或者在job1成功生成时触发。Job 3当job2生成成功时，将触发此作业。这项工作是第一次训练模型，并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%，则将模型保存到相应位置。Job 4当job3构建成功时，将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于9...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）
任务描述创建使用Dockerfile安装Python3和Keras或NumPy的容器映像当我们启动镜像时，它应该会自动开始在容器中训练模型。使用Jenkins中的build pipeline插件创建job1、job2、job3、job4和job5的作业链Job1：当一些开发人员将repo推送到Git...
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