在2017年的圣诞节前，我翻译了有关HyperOpt的中文文档，这也时填补了空白，以此作为献给所有中国程序员，以及所有其他机器学习相关行业人员的圣诞礼物。圣诞快乐，各位。

HyperOpt中文文档导读

翻译的文档已经发布于github,请在我的项目Hyperopt_CN中的wiki查看相应文档.CSDN,知乎同步更新中.

HyperOpt中文版wiki文档内容包括以下内容:

• HyperOpt中文文档导读,即真正的中文文档主页
• Home:主页
• Cite:引用
• FMin:使用FMin方法
• Installation Notes:安装说明
• Interfacing With Other Languages:在其他语言中使用Hyperopt
• Parallelizing Evaluations During Search via MongoDB:使用MongoDB进行并行搜索
• Recipes:原文中暂时只有一个给定值区间如何采样的链接
• RelatedWork:相关工作
• Scipy2013

下面是hyperopt的官网首页,作为对其的简单介绍

Hyperopt

在Python中进行分布式异步超参数优化

Font Tian translated this article on 22 December 2017

hyperopt 是一个Python库，可以用来寻找实数,离散值,条件维度等搜索空间的最佳值。

    # define an objective functiondef objective(args):case, val = argsif case == 'case 1':return valelse:return val ** 2# define a search spacefrom hyperopt import hpspace = hp.choice('a',[('case 1', 1 + hp.lognormal('c1', 0, 1)),('case 2', hp.uniform('c2', -10, 10))])# minimize the objective over the spacefrom hyperopt import fmin, tpebest = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)print best# -> {'a': 1, 'c2': 0.01420615366247227}print hyperopt.space_eval(space, best)# -> {'case 2', 0.01420615366247227}

算法

目前两种算法的实现:

• 随机搜索
• Tree of Parzen Estimators (TPE)

Hyperopt 设计伊始,是包括基于高斯过程与回归树的贝叶斯优化算法的,但是现在这些都还没有被实现.

同时,Hyperopt所有的算法都可以通过MongoDB进行串行或者并行计算.

安装

用户安装

        pip install hyperopt

开发版安装

    git clone https://github.com/hyperopt/hyperopt.git(cd hyperopt && python setup.py develop)(cd hyperopt && nosetests)

更多信息，请参见安装说明。

文档

文档现在托管在wiki上,但这里有一些相关页面的链接:

• 基础教程
• 安装笔记
• 使用MongoDB

实例

在wiki中打开Hyperot