机器学习模型的超参数优化

引言 模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的全部分支都致力于模型的优化。html 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与通常模型参数不一样，超参数是在训练前提早设置的。举例来讲，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。python 其它超参数有：web 神经网络训练中的学习率 支持向量

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