模型中除了在訓練中自己更新的引數，需要在預先設定的引數稱為超引數。大概有如下：bachsize,epoch,learniing rate,…
四種主要策略可用於搜尋最佳配置：
1.babysitting，又名試錯（trial & error）
2.網格搜尋（grid search）
3.隨機搜尋（random search）
4.貝葉斯優化（bayesian optimization）
babysitting也被稱為「試錯」,為100%純手工調參。
網格搜尋可以遍歷所有的配置方法。
流程如下：
定義乙個n維的的空間，每一維代表乙個超引數，如n=
對於某一維度設定相關的搜尋範圍如：learning rate=
搜尋空間中所有的可能，每一種可能會得到乙個指標值，如acc等，也可以換其他的
機器學習之超引數
學習器模型中一般有兩種引數 一種引數是可以從學習中得到 一種無法靠資料裡面得到，只能靠人的經驗來設定，這類引數就叫做超引數 超引數定義 超引數是在開始學習過程之前設定值的引數。相反，其他引數的值通過訓練得出。定義關於模型的更高層次的概念，如複雜性或學習能力。不能直接從標準模型培訓過程中的資料中學習，...
機器學習中的引數和超引數
模型內部的配置變數，例如 神經網路中的權重w和偏置b，svm中的支援向量，線性回歸或邏輯回歸中的係數 使用資料進行估計 優化演算法 或者學習得到 模型外部設定的變數，例如 神經網路中的學習速率 learning rate 迭代次數 epoch 隱藏層層數 每層的神經元個數 啟用函式的選擇，svm中的...
sklearn超引數搜尋
1，超引數 在模型訓練中，有些引數不能通過對資料進行學習得到，這種引數叫做超引數。比如，神經網路的層數，每層的神經元數量等。from sklearn.model selection import gridsearchcv from sklearn import svm,datasets defgs ...