"Hyperparameter Optimization using Hyperopt - Slides (2016)" 是一个关于在机器学习中使用Hyperopt进行超参数优化的讲座或演示文稿,由Yassine Alouini和Paul Coursaux主讲。内容涵盖了超参数在机器学习中的作用、如何选择超参数、树结构的Parzen估计方法以及一个现场编码示例。 1. 超参数在机器学习中的作用 超参数是机器学习模型的设置,它们在训练过程中不被学习算法自动调整,而是需要在模型构建前预先设定。例如,正则化项LASSO中的α就是一个超参数,它控制模型复杂度和防止过拟合的程度。超参数的选择对模型的性能有着显著的影响。 2. 如何选择超参数? 选择超参数的目标是找到具有最佳泛化能力的组合。交叉验证是一种常用的方法,通过将数据集分割成多个子集(折),轮流用其中一部分作为验证集,其余作为训练集,多次训练并评估模型,从而得到一组超参数的效果平均值。这样可以有效利用数据,避免过拟合。 - **网格搜索**:在给定的超参数值集合上进行全面搜索,找出所有可能的组合,这种方法对于超参数数量较少时是可行的,但当超参数空间变得庞大时,计算成本会非常高。 - **随机搜索**:与网格搜索不同,随机搜索在超参数空间内随机选取样本,相比网格搜索更高效,尤其是在高维度超参数空间中。 3. 树结构的Parzen估计方法 树结构Parzen估计(Tree-structured Parzen Estimator,TPE)是Hyperopt库采用的一种优化策略。TPE通过构建概率模型来估计超参数的最优值,它对当前观察到的模型性能进行建模,然后预测不同超参数设置下的期望性能,从而指导下一步的超参数选择。这种方法对于处理非凸、多峰和高维的优化问题特别有用。 4. 现场编码示例 演讲中可能包含了使用Hyperopt库进行超参数调优的实际代码演示,这有助于观众理解如何在实践中应用这些理论概念。 这份资料提供了关于超参数优化的深入理解,包括理论知识和实际操作,对于从事机器学习和数据科学的人士来说是一份宝贵的资源。Hyperopt作为一个强大的工具,能够帮助数据科学家更有效地探索超参数空间,提高模型的性能。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/16832786/bg5.jpg)
剩余23页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![ipynb](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 9
- 资源: 950
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)