機器學習 | Python貝葉斯超參數優化模型答疑

機器學習 | Python貝葉斯超參數優化模型答疑

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    • 機器學習 | Python貝葉斯超參數優化模型答疑
      • 問題匯總
      • 問題1答疑
      • 問題2答疑
      • 問題3答疑

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問題匯總

問題1:想問一下貝葉斯優化是什么?
問題2:為什么使用貝葉斯優化?
問題3:如何實現?

問題1答疑

超參數優化在大多數機器學習流水線中已成為必不可少的一步,而貝葉斯優化則是最為廣為人知的一種“學習”超參數優化方法。
超參數優化的任務旨在幫助選擇學習算法中成本(或目標)函數的一組最佳參數。這些參數可以是數據驅動的(例如,各種訓練數據組合)或模型驅動的(例如神經網絡中的層數、學習率、優化器、批處理大小等)。在具有深度架構的最先進復雜機器學習

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