摘要:
定义 网格搜索法(Grid Search)是一种用于超参数优化的搜索算法,它通过穷举指定的参数值来寻找最优的超参数组合。在机器学习和深度学习中,模型的超参数(如学习率、正则化强度、隐藏层大小等)对模型的性能有重要影响,而网格搜索法就是一种常用的寻找最优超参数组合的方法。 原理 定义参数网格:首先,需 阅读全文
摘要:
贝叶斯优化在更新先验知识时,主要通过以下步骤进行:建立先验模型:贝叶斯优化首先假设一个关于目标函数的先验模型,这个模型描述了目标函数的全局行为。在实际应用中,高斯过程(Gaussian Process, GP)常被用作先验模型,因为它能够描述函数的不确定性,并捕获函数值之间的相关性。收集数据:在优化 阅读全文
摘要:
贝叶斯优化相比于网格搜索在超参数调优中有以下优势:计算效率高:网格搜索是一种穷举搜索方法,需要遍历所有指定的超参数组合,计算成本随着超参数空间的增大而急剧增加。贝叶斯优化则采用一种更智能的搜索策略,它通过构建目标函数的概率模型(如高斯过程),并根据已有实验结 果来更新这个模型,从而预测哪些超参数组合 阅读全文
摘要:
贝叶斯优化与网格搜索的主要区别如下:工作原理:贝叶斯优化:首先建立目标函数的全局行为先验知识(常用高斯过程表示),然后通过观察目标函数在不同输入点的输出,更新先验知识,形成后验分布。基于后验分布,智能地选择下一个采样点,这个过程既考虑了之前观察到的最优值,也考虑了全局尚未探索的区域。网格搜索:本质是 阅读全文
摘要:
朴素贝叶斯分类算法(Naive Bayes Classification Algorithm)是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。以下是对该算法的清晰介绍: 1. 基本概念 定义:朴素贝叶斯算法是应用最为广泛的分类算法之一,它假设给定目标值时属性之间相互条件独立。这个简化方式降低了贝叶 阅读全文
摘要:
过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)都会严重影响模型的性能,但影响的方式和程度有所不同。过拟合(Overfitting)对模型性能的影响:高方差:过拟合的模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上性能较差。这是因为模型过于复杂,以至于它“记住”了训练数据中的噪 阅读全文