https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/

贝叶斯优化：使用高斯过程作为代理函数，并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望）。高斯过程是一组函数的分布。高斯过程中的一个样本包括一组函数。训练高斯过程会拟合训练数据的分布，因此能产生和观测数据相近的函数。使用高斯过程，我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升。然后将期望提升最高的点应用于下一组实验。贝叶斯优化通常能给出非平凡的、不位于grid边界的连续超参数的估计（比如学习率，正则系数等），并且已经验证在某些benchmark上能够超过人类选出的参数。贝叶斯优化的一个有名的实现是Spearmint.

基于贝叶斯优化的超参数tuning的更多相关文章

  1. DeepMind提出新型超参数最优化方法：性能超越手动调参和贝叶斯优化

    DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY ...

  2. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解

    目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search.Random Search以及贝叶斯优化搜索.前两 ...

  3. 贝叶斯优化 Bayesian Optimization

    贝叶斯优化 Bayesian Optimization 2018年07月02日 22:28:06 余生最年轻 阅读数 4821更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4 ...

  4. 基于贝叶斯网（Bayes Netword）图模型的应用实践初探

    1. 贝叶斯网理论部分 笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用. 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类 ...

  5. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)只需要看这一篇就够了,算法到python实现

    贝叶斯优化 (BayesianOptimization) 1 问题提出 神经网咯是有许多超参数决定的,例如网络深度,学习率,正则等等.如何寻找最好的超参数组合,是一个老人靠经验,新人靠运气的任务. 穷 ...

  6. Knowledge Tracing -- 基于贝叶斯的学生知识点追踪（BKT）

    目前,教育领域通过引入人工智能的技术,使得在线的教学系统成为了智能教学系统(ITS),ITS不同与以往的MOOC形式的课程.ITS能够个性化的为学生制定有效的 学习路径,通过根据学生的答题情况追踪学生 ...

  7. 基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别

    首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进 ...

  8. 基于贝叶斯算法实现简单的分类（java）

    参考文章:https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78737393 项目代码目录结构 模拟训练的数据集 核心代码 Bayes.java pa ...

  9. 调参贝叶斯优化(BayesianOptimization)

    from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import cross_val_score ...

随机推荐

  1. [py][mx]django自定义认证类-实现邮箱作为用户名登录

    创建自定义验证用户名密码类CustomBackend users/views.py from django.contrib.auth import authenticate, login from d ...

  2. [django]模板template原理

    django 中的render和render_to_response()和locals(): http://www.cnblogs.com/wangchaowei/p/6750512.html 什么是 ...

  3. [LintCode] 395. Coins in a Line 2_Medium tag: Dynamic Programming, 博弈

    Description There are n coins with different value in a line. Two players take turns to take one or ...

  4. numpy的ravel()和flatten()函数

    相同点: 两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降位一维).这点从两个单词的意也可以看出来,ravel(散开,解开),flatten(变平). In [14]: x=np.array([[1,2],[ ...

  5. 2018-2019-2 网络对抗技术 20165324 Exp4：恶意代码分析

    2018-2019-2 网络对抗技术 20165324 网络对抗技术 Exp4:恶意代码分析 课下实验: 实践目标 是监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 是分析一个恶意软件,就分析E ...

  6. tfs使用流程

    1.用邮箱注册个微软账号,如zhangsan@outlook.com等邮箱 2.管理员会添加此用户zhangsan@outlook.com 3.打开vs,team-tfs-connect to ser ...

  7. office word 2010 怎么把左侧的标题大纲调出来？

    有时候打开Word很希望出现左边的大纲,可是有时候就不出来,对word一些操作都忘得差不多了,这个小问题确实还是让我迷糊了一下~~ 网上的解决方案是: 打开Word2010文档窗口,切换到“视图”功能 ...

  8. yum安装时提示app is currently holding the yum lock; waiting for it to exit

    yum安装时出现下面情况 可能是yum升级一些文件时,出现这种情况 解决方法: #rm -f /var/run/yum.pid 强制关掉yun进程

  9. Linux基础命令---resizefs

    resize2fs 调整ext2\ext3\ext4文件系统的大小,它可以放大或者缩小没有挂载的文件系统的大小.如果文件系统已经挂载,它可以扩大文件系统的大小,前提是内核支持在线调整大小. size参 ...

  10. 2016NOI冬令营day4

    上午:随机算法/近似算法与随机算法的分析方法与应用实例 不懂,完全滑水QAQ :( 下午:计算理论与NP问题 只有讲2-sat和3-sat的时候能听懂,其他的基本都在滑水:( 晚上说是什么中学生学术训 ...