用于参数优化的机器学习
是一种利用机器学习算法来自动调整模型参数以提高模型性能的方法。在机器学习中，模型的性能往往依赖于一组参数的选择，这些参数可以控制模型的复杂度、学习速度和泛化能力等方面。
参数优化是机器学习中的一个重要任务，它的目标是找到最优的参数组合，使得模型在给定的数据集上达到最佳的性能。传统的参数优化方法往往需要人工进行试错和调整，耗时且效果不稳定。而使用机器学习算法进行参数优化可以自动化这个过程，提高效率和准确性。
在机器学习中，常用的参数优化方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和遗传算法等。这些方法可以根据给定的参数空间和性能评估指标，自动搜索最优的参数组合。其中，贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断的优化方法，通过构建参数与性能之间的概率模型来指导搜索过程，能够在较少的迭代次数下找到较优的参数组合。
参数优化的应用场景非常广泛。在机器学习模型训练中，参数优化可以帮助提高模型的准确性和泛化能力，从而提高预测和分类的效果。在深度学习领域，参数优化可以加速模型的训练过程，提高模型的收敛速度和性能。此外，参数优化还可以应用于优化算法、信号处理、图像处理、自然语言处理等领域。
腾讯云提供了一系列与参数优化相关的产品和服务。例如，腾讯云的机器学习平台AI Lab提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于参数优化和模型训练。此外，腾讯云还提供了弹性计算、存储和网络等基础设施服务，以支持大规模的参数优化任务。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云的官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ai
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在学习曲线的某一点后，测试分数降至训练分数以下
python、regression、bayesian
当我绘制贝叶斯岭回归模型的学习曲线时，我观察到近180个训练规模的测试分数高于训练分数；但是，对于更高的训练规模，测试分数低于训练分数。我将学习曲线附在下面：
这可能是什么原因呢？在这样的训练规模下可能会发生什么？
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自动超参数整定
hyperparameter、hyperparameter-tuning
是否有任何先进的软件包允许对神经网络进行自动超参数调整，以及传统的机器学习算法，如XGBoost、随机林(使用贝叶斯、随机搜索等方法，可以更快地发现最优参数)？我听说过hyperopt，但似乎有一些问题，我不确定它能不能训练传统的机器学习算法？
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
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概率图形模型属于哪个部落？
machine-learning、bayesian、graphical-model
“主算法”中的Pedro列出了五种机器学习算法：
符号派
连接主义者
进化论者
巴耶斯人
类比器
概率图解模型属于哪一类？
来自维基百科(https://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_模型)：
图形模型或概率图形模型(PGM)是一种概率模型，它表示随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学--尤其是贝叶斯统计--以及机器学习。
在这种情况下，它会是“贝叶斯”吗？像条件随机场这样的东西呢？这也是贝叶斯吗？
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昨日，英特尔作为战略合作伙伴出席了2018腾讯云+未来峰会。峰会上，Raejeanne Skillern发表了演讲，深入介绍了英特尔与腾讯云在云计算、人工智能等领域的合作，展示了双方在数据时代驱动未来变革领域取得的一系列成果。作为新时代技术下的你，如何看待两者的合作，以AI推动从云到边缘的全面创新？
浏览 696提问于2018-05-24
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python中的文本分类-(基于NLTK语句)
python、python-3.x、machine-learning、classification、bayesian
我需要对文本进行分类，我正在使用文本blob python模块来实现它，我可以使用朴素贝叶斯分类器/决策树。我对上述各点表示关注。
1)我需要将语句归类为参数/非参数。我使用两个分类器和训练模型使用apt数据集。我的问题是，我是否需要用关键字来训练模型？或者我可以用所有可能的论点和非参数的例句来训练数据集，？在文本分类、准确性和检索时间方面，哪一种方法最好？
( 2)由于分类要么是参数，要么不是参数，那么哪个分类器会获得准确的结果？它是朴素的贝叶斯/Decision树/正的朴素贝叶斯？
提前谢谢。
浏览 0提问于2014-04-20得票数 6
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有可能训练一个机器学习教练吗？
machine-learning、neural-network、machine-learning-model
这只是我最近想出来的一个奇怪的思维实验。实际上，我对这一领域还不熟悉。总之，我的想法是：
假设我们有数据D和机器学习算法A1。然后，我们使用A1训练D得到假设H。我表示这个过程如下：
A1(D) =H
然后，假设我们有一个机器学习算法训练器A2，我们可以使用它来训练一个更好的机器学习算法A1*，方法是输入所有行数据D、机器学习算法H所训练的假设以及算法本身A1：
A2(D，H，A1) =A1*(实际上应该有很多H和A1)
这个过程可以持续下去。希望你能明白我的想法。因为英语不是我的母语，如果这对你来说没有意义的话，请提前道歉。那么，你们认为有可能训练，比如说，算法A3，它可以用来训练机器学习算
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除了Baysian方法外，机器学习的其他主要方法/范式是什么？
machine-learning、artificial-intelligence、neural-network、data-mining、bayesian
我刚进入机器学习领域。到目前为止，我知道贝叶斯方法是该领域的主要研究方法之一。那么还有什么其他选择吗？以及它们之间的任何比较，比如应该在哪里使用哪种方法。
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如何将tf-idf与朴素贝叶斯结合使用？
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根据我对查询的搜索，我在这里张贴，我有许多链接，这些链接提出了解决方案，但没有确切地提到这是如何做到的。例如，我已经探索了以下链接：
等。
因此，我将介绍我对如何使用带有tf-idf的朴素贝叶斯公式的理解，如下所示：
朴素贝叶斯公式：
P(word|class)=(word_count_in_class + 1)/(total_words_in_class+total_unique_words_in_all_classes(basically vocabulary of words in the entire training set))
tf-idf加权可以在上面的公式中使用如下：
浏览 2提问于2016-05-24得票数 16
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非随机全局优化是可取的还是必要的？
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背景
我特别指的是非凸黑匣子优化问题的形式：
\text{min} f(\vec{x})
s.t. \ \ a_i\le x_i \le b_i \ \forall i\in \{1,2,...,n\} \ \ \ \text{and}\ \ \ \vec{a},\vec{b}\in \Bbb{R}^n
假设任何n
令人感兴趣的是产生良好解决方案的全局优化器，但这些解决方案不一定是全局最优方案，也不一定是全局最优方案。
进化算法
进化算法(EAs)通常是解决这类问题的最优算法，这些方法包括:遗传算法、粒子群优化器、差分进化算法以及基于生物交互的所有算法。几乎每个EA都有随机成分。无
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什么时候使用BayesianSearchCV以及它是如何工作的？
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有人能突出显示何时使用BayesianSearchCV以及它是如何工作的吗？我已经在kaggle上看到了它的实现，并希望进一步探讨它。
下面是已执行实现的链接。
贝叶斯优化的Kaggle链接
浏览 0提问于2019-04-21得票数 3
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什么时候在Weka中使用测试和训练集？
networking、testing、weka、bayesian
我使用Weka已经有一段时间了，在我对它的研究中，我发现很多代码示例都使用了测试和训练集。例如，对于离散化和贝叶斯网络，它们的示例几乎总是使用测试和训练集显示的。我可能在这里错过了对数据处理的一些基本理解，但我不明白为什么总是这样。我在一个项目中使用离散化和贝叶斯网络，对于这两个项目，我都没有使用测试或训练集，也不明白为什么我需要这样做。我正在对BayesNet执行交叉验证，所以我正在测试它的准确性。我是否误解了测试和训练集的用途？哦，请使用最简单的术语；我在数据处理领域仍然不是很有经验。
浏览 1提问于2013-01-21得票数 3
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贝叶斯深度学习和深高斯过程之间的权衡是什么？
machine-learning、deep-learning、bayesian
我理解深高斯过程( DGPs )和贝叶斯深度学习( BDL )之间的区别:DGPs本质上是前馈神经网络，其中每个节点都是高斯过程，BDL对正常(可能是卷积的)神经网络的参数有一个先验的信念。
但这两种模式之间的权衡和关系是什么呢？
浏览 0提问于2019-11-20得票数 2
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超参数优化中随机搜索的改进
machine-learning、mathematical-optimization、nonlinear-optimization、hyperparameters
随机搜索是机器学习中超参数优化的一种可能。将随机搜索应用于RBF核支持向量机分类器的最佳超参数搜索。除了连续成本和伽马参数外，我还有一个离散参数，以及对某些参数的等式约束。
现在，我想进一步发展随机搜索，例如通过自适应随机搜索。这意味着，例如，调整搜索方向或搜索范围。
是否有人知道如何做到这一点，或可以参考一些现有的工作？其他改进随机搜索的想法也是值得欢迎的。
浏览 9提问于2016-05-19得票数 2
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如何理解不同机器学习模型的性能？
machine-learning、machine-learning-model
我有一个数据集，其中包含处理条件(即42个特征)和一类材料的属性(即1个目标)。为了了解不同机器学习模型的性能，在训练中考虑了不同数量的特征，对五种不同的机器学习模型进行了测试。这些模型分别是线性回归(LR)、贝叶斯岭(BR)、最近邻(NN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)回归。测试数据集的确定系数(R2)用来表示经过训练的机器学习模型的性能。
📷
我们可以看到最大的。这些模型的精度依次为: RF>BR~LR~SVM>NN。前8位特征要求获得较好的射频精度，之后的精度几乎与顶级功能的数量无关。BR、LR和SVM的性能随着顶级特征数量的增加而不断提高，直到在前26个特征中达到
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
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朴素贝叶斯模型
machine-learning、artificial-intelligence、classification、naivebayes
当我们使用决策树分类器训练训练集时，我们将得到一个树模型。并且该模型可以被转换为规则，并且可以被合并到java代码中。现在，如果我使用朴素贝叶斯训练训练集，模型是什么形式的？我怎样才能把模型合并到我的java代码中呢？如果训练没有模型，那么朴素贝叶斯和懒惰学习者之间的区别是什么？kNN)？
提前谢谢。
浏览 4提问于2013-09-05得票数 4
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我应该选择“平衡”数据集还是“代表性”数据集？
machine-learning、dataset、class-imbalance
我的“机器学习”任务是将良好的Internet流量和恶意流量分离开来。在现实世界中，大多数(比如90%或更多)的互联网流量是良性的。因此，我觉得我也应该选择一个类似的数据设置来训练我的模型。但我遇到了一、两篇研究论文(在我的工作领域)，它们使用“类平衡”数据方法来训练模型，这意味着同样数量的良性和恶意通信量。
一般来说，如果我正在构建机器学习模型，我应该选择一个代表现实世界问题的数据集，还是一个平衡的数据集更适合于构建模型(因为某些分类器的行为不符合类的不平衡，或者由于我不知道的其他原因)？
谁能更清楚地了解这两种选择的利弊，以及如何决定选择哪一种呢？
浏览 0提问于2014-07-22得票数 59
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机器学习在python中的应用
python、machine-learning
我们正在努力实现一个以输入为小说，并能提取作者风格(字长、句子长度、逗号用法等)的系统，以便能够预测文档的作者身份；当我们给出任何受过训练的作者的匿名文档时。
我们的训练系统必须使用机器学习算法来学习作者的风格。是否存在使用朴素贝叶斯算法训练系统来提取每个作者风格的问题？否则，你能给我一个更好的选择吗？
我们正在设法在python中实现它。你能告诉我从哪里开始吗？提前谢谢..。
浏览 5提问于2015-02-05得票数 0
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支持向量机(SVC)的Grid_search (RandomizedSearchCV)非常慢
python、scikit-learn、svm、hyperparameter-tuning、grid-search
我正在测试支持向量机的超参数，但是，当我求助于Gridsearch或RandomizedSearchCV时，我无法获得分辨率，因为处理时间超过了几个小时。
我的数据集相对较小: 4303行和67个属性，有四个类(分类问题)。
以下是经过测试的参数：
params =[{'C': [0.1,1, 10, 100],
'kernel': ['poly','sigmoid','linear','rbf'],
'gamma': [1,0.1,0.01,0
浏览 0提问于2022-12-08得票数 1
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使用贝叶斯、随机森林、NN、支持向量机和决策树，免费向PMML输出SaaS机器学习
gratis、machine-learning、saas
我知道有很多机器学习库可以在本地计算机上运行ML算法。我正在寻找免费的基于云的机器学习服务，其中：
注册时不需要信用卡(Amazon和Azure需要信用卡)。
允许将ML模型导出为PMML或其他文件类型。
具有朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、支持向量机和决策树。
我发现的唯一服务是bigml.com (免费的文件大小限制为16 ML )，但它似乎只有一个ML模型，即决策树:它缺少朴素贝叶斯、随机森林、神经网络和支持向量机。
浏览 0提问于2016-04-22得票数 2
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