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(4244)
视频
沙龙
1
回答
Gridsearchcv
vs
贝
叶
斯
优化
python-3.x
、
machine-learning
、
gridsearchcv
在
Gridsearchcv
和
贝
叶
斯
优化
中,哪一个更适合
优化
超参数?
浏览 17
提问于2019-04-25
得票数 6
回答已采纳
1
回答
学习异常错误: tensorflow中来自
GridSearchCV
的适配失败警告
python
、
tensorflow
、
error-handling
、
scikit-learn
我想为图像分类任务(多类)
优化
CNN模型的超视距。': [10, 20, 30], grid_search =
GridSearchCV
浏览 0
提问于2020-07-01
得票数 1
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2
回答
封闭(黑匣子)系统的参数
优化
optimization
由于我不知道函数,所以我不知道如何有效地
优化
这个问题。编辑: 变量类型每个都是实数的向量,但是如果它有帮助的话,我们可以做一些假设。
浏览 0
提问于2015-09-08
得票数 5
回答已采纳
1
回答
为什么我在SVC、LinearSVC和朴素
贝
叶
斯
之间得到了非常不同的结果?
scikit-learn
、
svm
我用SVC和奈维
斯
·
贝
斯
做了实验。结果准确性分别为35%和42%。然而,当我尝试学习的LinearSVC算法,它给我80%,这是令人震惊的。
浏览 0
提问于2019-02-14
得票数 1
1
回答
如何使用
GridSearchCV
(python)使带有参数的函数最大化或最小化?
python
、
scikit-learn
、
hyperparameters
、
fasttext
、
gridsearchcv
0.0001],'loss': [hs, ns, softmax]}` 我读过关于sklearn.model_selection.
GridSearchCV
顺便说一句,我读过关于
贝
叶
斯
优化
()的文章,但对如何在string和int参数中使用这一点没有任何了解。
浏览 4
提问于2020-01-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
超参数
优化
machine-learning
、
bayesian
、
tree-structure
我已经为我的lstm超参数做了一些
贝
叶
斯
超参数
优化
的实验。我想知道这些策略在哪里被称为“
贝
叶
斯
”。谁能解释一下在超参数
优化
的背景下“
贝
叶
斯
”是什么意思? 谢谢
浏览 17
提问于2019-06-27
得票数 1
2
回答
如何在卷积网中寻找最优超参数?
python
、
tensorflow
、
optimization
、
conv-neural-network
我了解了scikit-optimize包,并且我对
贝
叶
斯
优化
相对来说还是比较新的,我想在我当前的卷积神经网络中使用它。为了寻找最佳的超参数,在卷积神经网络上使用
贝
叶
斯
优化
有效率的实现吗?有什么想法吗?我想使用新的
优化
框架,如
贝
叶
斯
优化
(即skopt,optuna),来寻找卷积神经网络的最佳参数和超参数。有人能为和提供可能的补救和有效的方法吗?有什么想法吗?我目前的
浏览 6
提问于2020-08-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
非随机全局
优化
是可取的还是必要的?
optimization
非随机
优化
与确定性全局
优化
我只知道一些非随机的全局
优化
器。最著名的可能是直接搜索(也称为模式搜索
浏览 0
提问于2020-09-03
得票数 2
1
回答
直方图中桶数的选择方法
statistics
、
visualization
在直方图中选择回收箱的数量一直是让我思考很多的事情。根据选择的垃圾箱数量,图在时间上看起来有很大的不同,也可能导致不同的解释。把这个问题贴在这里听取其他意见。bin_cnt = int(np.sqrt(data_pts)) plt.hist(data, bins=bin_cnt)
浏览 0
提问于2020-01-23
得票数 3
1
回答
可视化n维
贝
叶
斯
优化
结果
visualization
、
optimization
、
bayesian
我正在研究一个6维
贝
叶
斯
优化
问题(skopt的gp_minimize)。在
优化
器运行j次迭代之后,我想以某种方式可视化
优化
的“进度/结果”。由于我是新的
贝
叶
斯
优化
,我想要求输入如何和什么可视化。什么是好的参数可视化,以显示改进,甚至参数依赖的
优化
参数?
浏览 0
提问于2021-01-12
得票数 1
1
回答
Google ML引擎是否支持
贝
叶
斯
超参数调整算法?
google-cloud-ml
根据这篇博客文章,支持
贝
叶
斯
。 那么,如果支持,我如何在Google Cloud ML引擎上使用
贝
叶
斯
优化
来调优超参数?
浏览 10
提问于2018-12-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
高斯朴素
贝
叶
斯
分类
matlab
、
machine-learning
、
classification
、
naivebayes
我发现了以下一个朴素贝叶斯分类器的Matlab实现: 如何扩展与4个类一起使用它的实现?只是做一个-
vs
-所有其他的?
浏览 4
提问于2015-06-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用哪种
优化
方法?
optimization
然而,这些参数的离散性和盒式约束甚至限制了可供我使用的导数自由
优化
技术的数量。我想知道在我可以使用的
优化
方法方面有哪些选项。
浏览 0
提问于2014-12-20
得票数 5
回答已采纳
1
回答
非凸函数
优化
python
、
optimization
、
non-convex
我最近在研究一个非凸
优化
问题,我使用
贝
叶
斯
优化
作为解决这个问题的一种方法。而且它没有表现出很好的收敛性。(
贝
叶
斯
优化
是解决这个问题的有效方法吗?)谁能帮我看看是否有其他有效的方法来解决非凸
优化
问题?我使用的是python,所以,有没有人可以给我看一些用python编写的包呢? 谢谢!
浏览 15
提问于2020-11-24
得票数 0
1
回答
为什么朴素
贝
叶
斯
给出结果,在训练和测试,但给错误的负值时应用于GridSerchCV?
machine-learning
、
scikit-learn
、
naivebayes
、
gridsearchcv
我研究了一些有关朴素
贝
叶
斯
的相关问题,以下是链接。,, I我使用TF进行特征选择,并用朴素
贝
叶
斯
进行分类.对模型进行拟合后,成功地进行了预测。train_y, xtest)我不明白为什么朴素的
贝
斯
在训练和测试过程中没有犯任何错误import PowerTransformer pa
浏览 15
提问于2022-02-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
优化
的最大维度(GPyOpt,GPFlow)
python
、
machine-learning
、
optimization
有人知道
贝
叶
斯
优化
算法作为搜索空间维度的函数而变慢的速度有多快吗?可以合理使用的最大维度的好估计值是什么?我特别想到了GPyOpt和GPFlowOpt。
浏览 26
提问于2019-04-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
向cmake项目添加外部库
c++
、
cmake
、
robotics
SimoxQtApplication(${PROJECT_NAME} "${SRCS}" "${INCS}" "${GUI_MOC_HDRS}" "${GUI_UIS}")目前,我想使用一个额外的
贝
叶
斯
优化
库
浏览 3
提问于2015-03-27
得票数 1
回答已采纳
2
回答
回归的朴素
贝
叶
斯
regression
、
naivebayes
我想知道,如果我可以应用朴素
贝
叶
斯
,回归问题,它将如何做到。我有4096个图像特征和384个文本特征,如果我假设它们之间是独立的,那就不会很糟糕了。有人能告诉我如何继续吗?
浏览 2
提问于2016-04-27
得票数 11
3
回答
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。
浏览 9
提问于2016-05-19
得票数 2
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1
回答
对我正在使用的LSTM超参数整定过程的看法
keras
、
lstm
、
hyperparameter-tuning
、
bayesian
、
epochs
我使用
贝
叶
斯
优化
来稍微加快速度,因为我有大量的超参数,并且只有我的CPU作为资源。 从超参数空间进行100次迭代,当训练仍然花费了太多的时间才能找到一组合适的超参数时,每一次迭代都要经历100次。如果在
贝
叶
斯
优化
过程中,我只训练了一个时代,那么这是否仍然是一个足够好的指标,说明总体上最好的损失?这将大大加快超参数
优化
的速度,以后我可以用100个历元重新训练最好的2或3个超参数集。这样做好吗?(我使用keras进行培训,hyperopt
浏览 0
提问于2020-05-05
得票数 2
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