optimal parameter

时间: 2023-08-25 11:07:18 浏览: 66
估计最佳参数（optimal parameter）是指在机器学习或其他优化算法中，通过对问题的分析和实验的迭代，确定最适合模型或算法的参数值。引用和都提到了估计最佳参数/训练标记分配（Estimating the optimal parameter/training tokens allocation）。这意味着在训练模型时，需要确定最佳的参数值以及如何分配训练数据标记来使模型能够更好地进行学习和预测。另外，引用也提到了估计大型模型的超参数（Estimating hyperparameters for large models）。超参数是指在机器学习中需要手动设置的参数，如学习率、正则化参数等。估计超参数也是优化模型性能的重要步骤之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [LLMs之Gopher/Chinchilla：《Training Compute-Optimal Large Language Models》的翻译与解读](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/124239536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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一个参数网格被创建，其中LSVM的正则化参数C ∈ {10^-3，10^-2，10^-1，1，10，100}和特征数逐渐增加nf ∈ {0.1％，0.2％，0.5％，1％，2％，5％，10％，20％，50％，100％}。对于每个参数点，训练集被随机分成5个...

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and learning rate. The size parameter determines the number of neurons... The tuning parameter grid is used to explore different combinations of these parameters to find the optimal values for the model.

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然后，使用DecisionTreeRegressor()函数定义了一个决策树回归模型，并使用fit_model()函数对其进行训练，得到最优模型optimal_reg。 最后，使用get_params()函数获取optimal_reg的最优参数，并输出结果。需要注意的...

PSO is an algorithm to find the optimal solution(Eberhart and Kennedy, 1995), which optimizes the penalty factor and kernel function parameter in SVR with MSE(Mean Square Error) fitness function, the PSOSVR forecasting model can be obtained by constantly updating and iterating. Similarly, PSOGSASVR and GWOSVR can be established, where PSOGSA is hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm and GWO is grey wolf optimization algorithm.语法及其他错误

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Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where，yt的内容是靠什么确定的

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