机器学习：调整kNN的超参数

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机器学习：调整kNN的超参数

一.评测标准模型的测评标准:分类的准确度(accuracy): 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数: 二.超参数超参数:运行机器学习算法前需要指定的参数: kNN算法中的超参数:k.weights.P: 一般超参数之间也相互影响: 调参,就是调超参数: 1)问题 # 以kNN算法为例平票:如果k个点中,不同类型的样本数相等,怎么选取? 如果选取的k个点中,数量多的一类样本点距离测试样本较远,数量少的一类样本点距离测试样本较近,此时选取数量较多的类型作为输出结果,不具说服…

【笔记】KNN之超参数

超参数超参数很多时候,对于算法来说,关于这个传入的参数,传什么样的值是最好的? 这就涉及到了机器学习领域的超参数超参数简单来说就是在我们运行机器学习之前用来指定的那个参数,就是在算法运行前需要决定的参数像是knn算法中的k就是典型的超参数同时,还有一种是模型参数,即在算法过程中学习的参数,不过由于KNN算法没有模型参数,这里就不再赘述那么怎么才能寻找到好的参数? 大致分为三点: 领域知识经验数值实验搜索前两种是需要专业环境来养成,关于最后一种实验搜索就可以实践体现出来实践部分…

机器学习-kNN-寻找最好的超参数

一 .超参数和模型参数超参数:在算法运行前需要决定的参数模型参数:算法运行过程中学习的参数 - kNN算法没有模型参数- kNN算法中的k是典型的超参数寻找好的超参数领域知识经验数值实验搜索二.通过sklearn中的数据集进行测试 import numpy as np from sklearn import datasets # 装载sklearn中的手写数字数据集 digits = datasets.load_digits() x = digits.data y = digits…

【笔记】KNN之网格搜索与k近邻算法中更多超参数

网格搜索与k近邻算法中更多超参数网格搜索与k近邻算法中更多超参数网络搜索前笔记中使用的for循环进行的网格搜索的方式,我们可以发现不同的超参数之间是存在一种依赖关系的,像是p这个超参数,只有在 weights="uniform"才有意义在sklearn中有一种封装好的网格搜索,grid search 我们首先设置一个数组,其内容可以当成字典来看待对于第一组参数而言 'weights':["uniform"], 'n_nrightbors':[i for i…

机器学习超参数优化算法-Hyperband

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和随机搜索(Random Search,…

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

Spark2.0机器学习系列之2：基于Pipeline、交叉验证、ParamMap的模型选择和超参数调优

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似…