Lesson 10.超参数优化算法 – 网格优化方法

目录

一 超参数优化与枚举网格的理论极限
二 随机网格搜索(RandomSearchCV)
1 随机网格搜索的基本原理
2 随机网格搜索实现
3 随机网格的理论极限
三 Halving网格搜索(HalvingSearchCV)
1 对半网格搜索的基本流程
2 对半网格搜索的实现
3 对半随机网格搜索
四 【加餐】AutoML前沿进展
1 自动化第三方框架
2 AutoML三大成熟研究领域
3 AutoML的新兴研究

笔记:Lesson 10.1 超参数优化算法 – 网格优化方法(1208)

目录

一 贝叶斯优化基础方法
1 贝叶斯优化的基本流程
2 贝叶斯优化用于HPO
二 贝叶斯优化的实现
1 基于Bayes_opt实现GP优化
2 基于HyperOpt实现TPE优化
3 基于Optuna实现多种贝叶斯优化

笔记:Lesson 10.2 超参数优化算法 – 贝叶斯优化(1223)

作者: 高志远

高志远,23岁,男生,毕业于上海杉达学院 电子商务(商务数据分析方向)专业。

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