一、关键原理

为什么要做超参数优化？

机器学习建模预测时，超参数是用于控制机器学习模型学习过程的参数。为了与从数据中学到的机器学习模型参数区分开，所以称其为超参数。
超参数的配置通常决定了机器学习模型的最终性能，每组独特的超参数集将对应一个学习后的机器学习模型。
对于一些先进的机器学习模型，所有可能的超参数组合的集合会特别大。大多数机器学习模型软件包的默认参数值可能都经过了一些特别的调整优化，可以实现不错的基线性能（如随机森林、CatBoost），这意味着可以直接使用默认参数。但针对特定的任务还是需要找到最佳的超参数集设置，这样才能让机器学习模型达到最佳的性能。

已有一些算法库提供了自动化的超参数选择，比较著名的有：Optuna、Hyperopt。超参数选择可以看做一个优化的过程，在该过程中目标函数由模型表现表示，优化任务是找到一组让机器学习模型的性能表现得最好的参数。本文接下来主要讲解黑盒ÿ

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践相关推荐

[机器学习] 超参数优化介绍
很多算法工程师戏谑自己是调参工程师,因为他们需要在繁杂的算法参数中找到最优的组合,往往在调参的过程中痛苦而漫长的度过一天.如果有一种方式可以帮助工程师找到最优的参数组合,那一定大有裨益,贝叶斯超参优化 ...
【机器学习】凸集、凸函数、凸优化、凸优化问题、非凸优化问题概念详解
目录 1 基本概念 2 凸优化问题 3 非凸优化问题 4 总结 1 基本概念 (1)凸集和非凸集凸集是一个点集, 这个点集有一个性质, 就是在这个集合中任取不同的两个点x和y, 他们之间的线段(包括 ...
机器学习+优化问题的种类、如何优化、凸优化、非凸优化、对偶问题、KKT条件
机器学习+优化问题的种类.如何优化.凸优化.非凸优化.对偶问题.KKT条件目录
干货丨从基础知识到实际应用，一文了解「机器学习非凸优化技术」
文章来源:机器之心优化作为一种研究领域在科技中有很多应用.随着数字计算机的发展和算力的大幅增长,优化对生活的影响也越来越大.今天,小到航班表大到医疗.物理.人工智能的发展,都依赖优化技术的进步. 在 ...
姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖
近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此 ...
【数值分析】学习笔记3——凸优化1：凸函数和凸优化问题
目录前言一.凸函数(Convex Function) 1.什么是凸函数 2.凸函数的性质 (1) 凸函数上任一点的切线均位于函数下方 (2)可微凸函数极小值点(实际问题中的最优解点)的特性二.凸 ...
斯坦福助理教授马腾宇：ML非凸优化很难，如何破？
作者 | 马腾宇编译 | 陈萍.杜伟来源 | 机器之心非凸优化问题被认为是非常难求解的,因为可行域集合可能存在无数个局部最优点,通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的(NP 困难).在近日的一篇 ...
凸优化学习笔记 10：凸优化问题
前面讲了那么多关于凸集.凸函数的知识,然而都是铺垫,现在我们才来到了这门课的重头戏部分--凸优化问题! 文章目录 1. 一般优化问题 2. 凸优化问题 2.1 凸优化问题定义 2.2 凸优化问题的最优 ...
老王决策规划算法凸优化与非凸优化
自动驾驶决策规划算法第一章第二节凸优化与非凸优化梯度下降法(按每个点一阶导的正负的反方向迭代,如果某个点的一阶导是负的,则下个点取正方向的一个点,反之则取负方向的一个点,迭代的步长取决于导数绝对值 ...

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践

文章目录

一、关键原理

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践相关推荐

最新文章

热门文章

Python 机器学习 | 超参数优化 黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践

文章目录

一、关键原理

Python 机器学习 | 超参数优化 黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践相关推荐

最新文章

热门文章

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践相关推荐