Публикации по теме 'grid-search'
Интуитивно понятная оптимизация гиперпараметров: поиск по сетке, случайный поиск и байесовский поиск!
Гиперпараметры в алгоритме машинного обучения похожи на ручки в газовой плите. Точно так же, как мы регулируем ручку на газовой плите, пока не достигнем правильных настроек, чтобы наша еда была приготовлена так, как нам нравится. Точно так же мы настраиваем гиперпараметры алгоритма машинного обучения, чтобы он работал на оптимальном уровне и достиг желаемого уровня производительности.
Прежде чем я начну обсуждать алгоритмы поиска для оптимизации гиперпараметров, позвольте мне развенчать..
Использование возможностей Grid Search для оптимизированных моделей машинного обучения
Введение
Машинное обучение — быстро развивающаяся область, и выбор оптимальных параметров для алгоритма машинного обучения часто является сложной задачей. Именно здесь вступают в игру методы настройки гиперпараметров, такие как поиск по сетке, которые оказываются ценными инструментами для повышения производительности модели. В этой статье подробно рассматривается концепция Grid Search, его роль в машинном обучении, его преимущества и то, как он работает, обеспечивая всестороннее..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..