最优化方法 调参方法 ml算法
梯度下降gd grid search lr
梯度上升 随机梯度下降 pca
随机梯度下降sgd  贝叶斯调参 lda
牛顿算法   knn
拟牛顿算法   kmeans
遗传算法   tree
蚁群算法    gbdt
模拟退火    xgboost
反向传播算法    lightgbm
 坐标上升?   svm
    rf

一、调参的思路:

如针对上面的问题,对x1和x2两个参数调优,假设起始点为绿色点,

1.grid search(全部交叉):计算所有上面的交叉点的模型。

2.一种沿着坐标轴的方法:首先,固定先沿着x2的方向计算,找到此轮中最优的参数x2。

第二步,固定x2,调整x1,找到最优的x1。

第三步,重复1/2步骤,直到两次迭代模型表现差距不大,停止。

3.梯度下降的思路:先计算起始点(绿点)周围的模型表现,找出表现最好的点,朝那个方向前进,直到找到最好的模型表现点。

机器学习各种算法怎么调参?

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