摘要：
定义 网格搜索法（Grid Search）是一种用于超参数优化的搜索算法，它通过穷举指定的参数值来寻找最优的超参数组合。在机器学习和深度学习中，模型的超参数（如学习率、正则化强度、隐藏层大小等）对模型的性能有重要影响，而网格搜索法就是一种常用的寻找最优超参数组合的方法。 原理 定义参数网格：首先，需 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:29
JackYang
阅读(3751)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
贝叶斯优化在更新先验知识时，主要通过以下步骤进行：建立先验模型：贝叶斯优化首先假设一个关于目标函数的先验模型，这个模型描述了目标函数的全局行为。在实际应用中，高斯过程（Gaussian Process, GP）常被用作先验模型，因为它能够描述函数的不确定性，并捕获函数值之间的相关性。收集数据：在优化 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:21
JackYang
阅读(189)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
贝叶斯优化相比于网格搜索在超参数调优中有以下优势：计算效率高：网格搜索是一种穷举搜索方法，需要遍历所有指定的超参数组合，计算成本随着超参数空间的增大而急剧增加。贝叶斯优化则采用一种更智能的搜索策略，它通过构建目标函数的概率模型（如高斯过程），并根据已有实验结 果来更新这个模型，从而预测哪些超参数组合 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:19
JackYang
阅读(248)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
贝叶斯优化与网格搜索的主要区别如下：工作原理：贝叶斯优化：首先建立目标函数的全局行为先验知识（常用高斯过程表示），然后通过观察目标函数在不同输入点的输出，更新先验知识，形成后验分布。基于后验分布，智能地选择下一个采样点，这个过程既考虑了之前观察到的最优值，也考虑了全局尚未探索的区域。网格搜索：本质是 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:17
JackYang
阅读(145)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classification Algorithm）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。以下是对该算法的清晰介绍： 1. 基本概念 定义：朴素贝叶斯算法是应用最为广泛的分类算法之一，它假设给定目标值时属性之间相互条件独立。这个简化方式降低了贝叶 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:09
JackYang
阅读(477)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）都会严重影响模型的性能，但影响的方式和程度有所不同。过拟合（Overfitting）对模型性能的影响：高方差：过拟合的模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上性能较差。这是因为模型过于复杂，以至于它“记住”了训练数据中的噪 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:00
JackYang
阅读(154)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号