《百面機器學習》
通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值。這種搜尋方案十分消耗計算資源和時間。
在實際應用中，一般先使用較廣的搜尋範圍和較大的步長，來尋找全域性最優值可能的位置；然後會逐漸縮小搜尋範圍和步長，來尋找更精確的最優值。但由於目標函式一般都是非凸的，所以很可能會錯過全域性最優值。
與網格搜尋類似，只是不測試上下界間的所有值，而是在範圍內隨機選取樣本點。一般會比網格搜尋快一些，但結果也是無法保證的。
網格搜尋和隨機搜尋在測試乙個新點時，會忽略前乙個點的資訊；而貝葉斯優化演算法則充分利用了之前的資訊。通過對目標函式形狀進行學習，找到使目標函式向全域性最優值提公升的引數。
首先根據先驗分布，假設乙個蒐集函式；然後，每一次使用新的取樣點來測試目標函式時，利用這個資訊來更新目標函式的先驗分布；最後，演算法測試由後驗分布給出的全域性最優值可能出現的位置。
整合學習筆記04 模型評估與超引數調優
引數與超引數 模型引數是模型內部的配置變數，其值可以根據資料進行估計。進行 時需要引數。它引數定義了可使用的模型。引數是從資料估計或獲悉的。引數通常不由程式設計者手動設定。引數通常被儲存為學習模型的一部分。引數是機器學習演算法的關鍵，它們通常由過去的訓練資料中總結得出 模型超引數是模型外部的配置，其...
超引數調優
使用最廣泛的超引數調優方法 查詢搜尋給定範圍內的所有的點，來確定最優值。理論上，給定較大範圍和較小步長，網格搜尋可以找到全域性最優點。理想用法 對所有需要調優的超引數設定較大範圍和較小步長，對所有引數組合進行網格搜尋，得出全域性最優。缺點 但實際上卻因為資源和時間的極大開銷導致難以實現。實際用法 先...
超引數調優方法
超引數搜尋演算法一般包括以下要素 目標函式，即演算法需要最大化 最小化的目標 搜尋範圍，一般通過上限和下限來確定 演算法的其他引數 最簡單，應用最廣泛的超引數搜尋演算法 通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值 如果採用較大的搜尋範圍以及較小的步長，網格搜尋有很大概率找到全域性最優值 這種搜尋方案十...