LinearSVC参数贝叶斯优化
LinearSVC是一种线性支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，用于解决二分类问题。它是基于LIBLINEAR库实现的，具有高效、可扩展和准确的特点。
参数贝叶斯优化是一种优化算法，用于自动调整模型的超参数，以提高模型的性能。它通过在超参数空间中进行采样和评估，找到最佳的超参数组合，从而优化模型的性能。
LinearSVC的参数贝叶斯优化可以用于自动选择最佳的超参数组合，以提高模型的准确性和泛化能力。通过对LinearSVC的参数进行优化，可以使模型更好地适应不同的数据集和问题。
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LinearSVC参数贝叶斯优化
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在对多标签分类问题中的LinearSVC进行贝叶斯优化时，我得到了一个ValueError。def optimise_bayes_opt(X, y): clf = LinearSVC现在我不知道如何优化带有非浮点值的参数，如惩罚、损失等。
浏览 19提问于2019-05-04得票数 0
我用SVC和奈维斯·贝斯做了实验。结果准确性分别为35%和42%。然而，当我尝试学习的LinearSVC算法，它给我80%，这是令人震惊的。('vect', CountVectorizer(stop_words='english')), ('clf', LinearSVC为什么LinearSVC表现真的很好？
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
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贝叶斯超参数优化
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我已经为我的lstm超参数做了一些贝叶斯超参数优化的实验。我想知道这些策略在哪里被称为“贝叶斯”。谁能解释一下在超参数优化的背景下“贝叶斯”是什么意思？
谢谢
浏览 17提问于2019-06-27得票数 1
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我正在研究一个6维贝叶斯优化问题(skopt的gp_minimize)。在优化器运行j次迭代之后，我想以某种方式可视化优化的“进度/结果”。由于我是新的贝叶斯优化，我想要求输入如何和什么可视化。什么是好的参数可视化，以显示改进，甚至参数依赖的优化参数？
浏览 0提问于2021-01-12得票数 1
根据这篇博客文章，支持贝叶斯。
那么，如果支持，我如何在Google Cloud ML引擎上使用贝叶斯优化来调优超参数？
浏览 10提问于2018-12-17得票数 1
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非随机优化与确定性全局优化
我对确定性全局优化器不感兴趣。这些方法提供了某种形式的概率/可信度，甚至保证了所找到的解确实是全局最优解。直接搜索算法由费米与大都会提出，然后由胡克和吉夫斯推广到广义模式搜索(GPS)中，将重的正碱基的使用扩展为网格，直接搜索算法与经典的法算法相似，它们使用具有底层几何结构的点的邻域(确定性地)探索搜索空间当然，也存在一些非随机变体，包括卢斯-雅科拉's对一个均匀分布的邻域的抽样，或者比较流行的网格自适应直接搜索及其所有的分拆。特别是，我们可以使用一种非随机
浏览 0提问于2020-09-03得票数 2
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我使用贝叶斯优化来稍微加快速度，因为我有大量的超参数，并且只有我的CPU作为资源。
从超参数空间进行100次迭代，当训练仍然花费了太多的时间才能找到一组合适的超参数时，每一次迭代都要经历100次。如果在贝叶斯优化过程中，我只训练了一个时代，那么这是否仍然是一个足够好的指标，说明总体上最好的损失？这将大大加快超参数优化的速度，以后我可以用100个历元重新训练最好的2
浏览 0提问于2020-05-05得票数 2
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变量类型每个都是实数的向量，但
浏览 0提问于2015-09-08得票数 5
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Google Cloud ML使用贝叶斯优化来缓解维度的诅咒。在特定情况下，我有一些超参数调优作业，在这些作业中，我希望对超参数调优作业中的超参数网格执行详尽的搜索。我该怎么做呢？我执行纯网格搜索的动机是:我观察到，针对完全离散类型的超参数的超参数调优作业多次评估相同的超参数组合，这是我不想要的。我怀疑这与贝叶斯优化的使用有关。这就是为什么我想对
浏览 3提问于2018-01-19得票数 1
1回答
每个训练阶段运行约90秒，超量参数似乎很难优化。虽然我还没有完全理解优化算法，但我喜欢它对我有很大的帮助。我想问几个关于优化任务的问题。
我试图优化
浏览 1提问于2017-01-25得票数 29
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3回答
随机搜索是机器学习中超参数优化的一种可能。将随机搜索应用于RBF核支持向量机分类器的最佳超参数搜索。除了连续成本和伽马参数外，我还有一个离散参数，以及对某些参数的等式约束。
浏览 9提问于2016-05-19得票数 2
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在直方图中选择回收箱的数量一直是让我思考很多的事情。根据选择的垃圾箱数量，图在时间上看起来有很大的不同，也可能导致不同的解释。把这个问题贴在这里听取其他意见。bin_cnt = int(np.sqrt(data_pts))
plt.hist(data, bins=bin_cnt)
浏览 0提问于2020-01-23得票数 3
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我正在尝试优化fitrsvm函数。这是代码：。。
svm_model = fitrsvm(X,Y,...
浏览 1提问于2018-10-24得票数 0
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我需要一个算法来优化向用户显示消息的一周中的时间，以确保用户单击该消息的最大概率。我很清楚标准爬山算法，但我只知道如何在没有统计噪音的情况下应用爬山。有没有一种简单的贝叶斯方法来进行爬山，以优
浏览 0提问于2014-07-07得票数 1
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因此，我一直在使用贝叶斯优化()来调整基于交叉验证性能指标的机器学习模型的超参数。在贝叶斯优化的几次迭代之后，我经常会遇到以下错误：
Error in chol.default(x = Sig): the leading minor of order XXX is not positive
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
1回答
DP-GMM和在线集群分配
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我期望scikit learn的DP-GMM允许在给定新数据的情况下在线更新集群分配，但sklearn的DP-GMM实现只有一个fit方法。如果有人能澄清这一点并指出一个能够在线更新集群分配的实现，我将非常感激！
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我想知道是否存在一种技术方法来选择这些类型的问题的初始参数(因为它们实际上可以采取任何形式)。我的问题源于这样一个事实:我的解决方案有点依赖于初始参数(像往常一样)。My fit由10个参数和大约5120个数据点(x，y，z)组成，并具有非线性约束。我一直在用蛮力来做这件事，也就是随机地尝试参数，并试图观察一种模式，但它没有给我带来什么。为了解决我的问题，我需要以某种方式说明选择初始参数背后的原因。
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
我正在使用贝叶斯优化找到正确的超参数。通过我所做的每一次测试，贝叶斯优化总是发现最好的batch_size是来自于可能的[2, 4, 8, 32, 64]范围的2，并且没有隐藏层总是更好的结果。
浏览 0提问于2020-05-29得票数 0
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