APM调参

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie && 寒小阳([email protected]) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出 1.前言 如果一直以来你只把GBM

整理一下如何调参,开始是准备翻译,后来加入了一些自己的理解,有少部分不是很确定的没有写出来,如果有问题可以看原文,在末尾有写出.水平有限,如果有错误请指出. 获取数据:确保有足够多的高质量输入-输出的数据集,而且要有代表性. 有时并没有这么大的数据集,比如字符识别中对mnist数据库的训练,很容易就可以达到98%的识别率,但是真正用在实际中会发现效果并没有那么好,把数据库的图片存到硬盘看一下,会发现几乎所有字体都在图片正中,大小几乎一样,而且没有大幅度的旋转,所以这里图片的代表性就不够强,有必要

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中,高斯核(以下简称RBF)是最常用的,从理论上讲, RBF一定不比线性核函数差,但是在实际应用中,却面临着几个重要的超参数的调优问题.如果调的不好,可能比线性核函数还要差.所以我们实际应用中,能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数.如果线性核不好,我们就需要使用RBF,在享受RBF对非线性数据的良好分类效果前,我们需要对主要的超参数进行选取.本文我们就对scikit-learn中 SVM RBF的调参做一个小结. 1. SVM RBF 主要超参数概

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得.不过由于一般深度学习实验,相比普通机器学习任务,时间较长,因此调参技巧就显得尤为重要.同时个人实践中,又有一些新的调参心得,因此这里单独写一篇文章,谈一下自己对深度学习调参的理解,大家如果有其他技巧,也欢迎多多交流. 好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实

参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做.否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题.n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5Xavier初始法论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdfHe初始化论文:https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化:w =

从上节已经知道perceptron 不是什么智能算法,在它的基础上我们需要去解决调参的问题.既然是调节参数,总要有个目标和手段吧,看看这些大神怎么搞的.首先建立目标,对于生活里面常常会面对分类的问题,比如:在人群中把流氓分子找出来,我们已经有3000个强奸犯和7000个普通的人的档案记录. 大家希望找到一个办法,给出新的档案,按照这个档案的情况识别第10001个人是不是是不是流氓.好吧,这很不道德,流氓好像也显得太多,但我们姑且这么干吧.首先我们先用人的模式干一次这个事情.先把应用题要求梳理一下

知乎上看到的 - 收集高质量标注数据 - 输入输出数据做好归一化,以防出现数值问题,方法就是主成分分析啥的. - 参数初始化很重要.太小了,参数根本走不动.一般权重参数0.01均方差,0均值的高斯分布是万能的,不行就试更大的.偏差参数全0即可. - 用SGD ,minibatch size 128.或者更小size ,但那样吞吐量变小,计算效率变低. - 用带momentum的SGD,二阶方法不用也罢. - 梯度更新的步长很重要.一般0.1是个万能数值.调参可改进结果,具体做法是人肉监督:用另外