best_score=0.0#設定當前我們已經找到的準確率最好的值，初始化為0
bestk_k=-1#我們找到的最好的k,初始化為-1
for k in range(1,11):#我們傳入10個k,看哪個k最適合鳶尾花
knn_clf=kneighborsclassifier(n_neighbors=k) #每一次都建立乙個knn_clf來呼叫建構函式，在建構函式裡n_neighbors賦值當前迴圈中的k
在k近鄰中，要尋找最好的k，還有距離因素：
best_method = "" #要不要考慮距離的權重
best_score=0.0#設定當前我們已經找到的準確率最好的值，初始化為0
bestk_k=-1#我們找到的最好的k,初始化為-1
for method in ["uniform", "distance"]:
for k in range(1,11):#我們傳入11個k,看哪個k最適合鳶尾花
knn_clf=kneighborsclassifier(n_neighbors=k,weights=method) #每一次都建立乙個knn_clf來呼叫建構函式，在建構函式裡n_neighbors賦值當前迴圈中的k
距離：尤拉距離、麥哈頓距離：在x維度上的差值加在y維度上的差值
#搜尋明可夫斯基距離相應的p
knn中的超引數：k的取值，是否考慮距離，p,搜尋找到最合適的超引數。該過程稱為網格搜尋。
機器學習 調整kNN的超引數
1 問題 以knn演算法為例 平票 如果k個點中，不同型別的樣本數相等，怎麼選取？如果選取的k個點中，數量多的一類樣本點距離測試樣本較遠，數量少的一類樣本點距離測試樣本較近，此時選取數量較多的型別作為輸出結果，不具說服力 2 knn演算法中，除了k值外的另乙個超引數 距離的權重 1 距離 sciki...
引數學習 深度學習超引數調整
1 batchsize 每批資料量的大小。dl通常用sgd的優化演算法進行訓練，也就是一次 1 個iteration 一起訓練batchsize個樣本，計算它們的平均損失函式值，來更新引數。2 iteration 1個iteration即迭代一次，也就是用batchsize個樣本訓練一次。3 epo...
深度學習 超引數調整總結
1 學習率 學習率 learning rate或作lr 是指在優化演算法中更新網路權重的幅度大小。學習率可以是恆定的 逐漸降低的，基於動量的或者是自適應的。不同的優化演算法決定不同的學習率。當學習率過大則可能導致模型不收斂，損失loss不斷上下 學習率過小則導致模型收斂速度偏慢，需要更長的時間訓練。...