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机器学习参数优化

Hyperparameter Optimization for Machine Learning

🔍🤖 机器学习的超参数优化方法

🌟如果您经常将机器学习模型作为一种爱好或为您的组织训练并希望提高模型的性能,如果您渴望在数据科学竞赛的排行榜上名列前茅,或者您只是想了解更多关于如何调整机器学习模型的超参数,本课程将向您展示如何调整🎛️。

我们将通过引人入胜的视频教程逐步引导您,并教您需要了解的有关超参数调整的所有知识💡。在这门综合课程中,我们几乎涵盖了优化超参数的所有可用方法,讨论了它们的基本原理、优缺点、使用该技术时的注意事项及其在Python中的实现🤖。

具体来说,您将学习👨‍🎓:

  • 什么是超参数以及为什么调优很重要
  • 使用交叉验证和嵌套交叉验证进行优化
  • 超参数的网格搜索和随机搜索
  • 贝叶斯优化
  • 树结构Parzen估计器
  • SMAC、基于种群的优化和其他SMBO算法
  • 如何使用可用的开源软件包实现这些技术,包括Hyperopt、Optuna、Scikit-optimize、Keras Turner等。

在课程结束时,您将能够决定您想遵循哪种方法并使用可用的开源库来执行它👍。

这个全面的机器学习课程包括50多场讲座,视频时间约为8小时,所有主题都包括动手Python代码示例,您可以将其用作参考和练习,并在您自己的项目中重复使用💻。

那你还在等什么?立即注册,了解如何调整模型的超参数并构建更好的机器学习模型📈!

本课程适用于:✅

  • 想进一步了解超参数优化算法的同学
  • 想要了解超参数优化高级技术的学生
  • 想学习使用多个开源库进行超参数调优的同学
  • 对构建性能更好的机器学习模型感兴趣的学生
  • 有兴趣参加数据科学竞赛的学生
  • 寻求扩大机器学习知识广度的学生

标签: #机器学习 #超参数调整 #开源库 #数据科学 #竞赛 #Python #教程

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