文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

超参数搜索——网格搜索和随机搜索

所以出现了这样的做法，网格搜索，但是网格取稀疏一点，比如上面例子中的[10,100]，我们就去10,30,50,70,90这几个数，降低一下搜索次数。...这样变快了一点，但是有可能找到的超参数不是全局最小。 所以又有人提出了随机搜索的方法，随机在超参数空间中搜索几十几百个点，其中就有可能会有比较小的值。...这种做法比上面稀疏化网格的做法快，而且实验证明，随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好。 笔者刚刚在寻找资料的时候，还看到了一种做法，批量化随机搜索法。...这样可以保证我们找到一个局部最小值点，结果可能会比随机搜索稍好一点。 当然，如果随机搜索直接得到更好的局部最小值，甚至全局最小值，那么……只能说你的运气爆表了。...这种批次随机寻找的方法，基本上可以说优于稀疏化网格法，但不一定优于随机搜索法。

3.2K30

随机搜索和EM算法

概述 本节将介绍两类问题的不同解决方案。其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较，求取最大/最小值的过程；其二则和积分类似，是使得某一函数被最优化，这一部分内容的代表算法是EM算法。...随机搜索 对于优化，一本很有名的书是Stephen Boyd 的凸优化（Convex Optimization）。但看过的人可能思维会受到一点限制。...在这一方法中我没没有利用任何的需要求解函数的特征（除了映射关系），从这一角度上来看，搜索方法还是有很大改进的余地的。 3....梯度方法 参考凸优化中的基本算法——梯度下降，我们构造了一序列进行搜索，序列满足 ? 更一般的情况下，我们需要对上面的式子加上一些扰动。...意思就是实际上之前的搜索算法解决的实际上是（以最大化为例） ? 也就是在 ? 的定义域上搜索最大值的过程。然而这里回到更本质的问题上去计算函数的最大/最小值在什么地方取得。 7.

92640
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

    随着Internet的快速发展，当今信息科学的基本问题之一变得更加重要，即如何从通常庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。目的是在正确的时间，地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。...如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...取而代之的是，它分析用户的个人资料（例如，人口统计信息和环境）以及商品的历史互动，然后向用户推荐商品。用户特征和项目特征被预先索引并存储在系统中。根据用户对它们感兴趣的可能性对项目进行排名。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。...表1.1：搜索和推荐的信息提供机制

    1.3K10

    《搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

    接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...可以将学习问题形式化为公式（2.1）中的 pointwise loss function，公式（2.2）中的 pairwise loss function 或公式（2.3）中的 listwise loss...匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui​，ij​），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测： 其中 r^ij​表示用户 ui​和项目 ij​之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...在不失一般性的前提下，让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。 存在三个空间：query空间，文档空间和潜在空间，并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。

    2K30

    MongoDB 中的集合和元数据

    集合 集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。...集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。...它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。 Capped collections 是高性能自动的维护对象的插入顺序。...MongoDB 的操作日志文件 oplog.rs 就是利用 Capped Collection 来实现的。...它们使用了系统的命名空间： dbname.system.* 在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下: 集合命名空间 描述 dbname.system.namespaces

    2.7K30

    MLlib中的随机森林和提升方法

    本帖是与来自于Origami Logic 的Manish Amd共同撰写的。 Apache Spark 1.2将随机森林和梯度提升树(GBT)引入到MLlib中。...这两个算法适用于分类和回归，是最成功的且被广泛部署的机器学习方法之一。随机森林和GBT是两类集成学习算法，它们结合了多个决策树，以生成更强大的模型。...我们提供了两种集成方法：随机森林和梯度提升树(GBT)。这两种算法的主要区别在于集成模型中每个树部件的训练顺序。 随机森林使用数据的随机样本独立地训练每棵树。...在这里，我们使用均值来将结合不同的预测值(但具体的算法设计时，需要根据预测任务的特点来使用不同的技术)。 分布式集成学习 在MLlib中，随机森林和GBT(梯度提升树)通过实例(行)来对数据进行划分。...扩展模型大小：训练时间和测试错误 下面的两幅图显示了增加集成模型中树的数量时的效果。

    1.6K100

    《搜索和推荐中的深度匹配》——2.3 搜索中的潜在空间模型

    【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...2.3.1 偏最小二乘 偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1​和 l2​正则化替换。...∣⋅∣和∣∣⋅∣∣分别表示 l1 和 l2 范数。请注意，正则化是在行向量上定义的，而不是在列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS中的学习也是一个非凸优化问题。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqT​Ld​。

    1.2K30

    结合Sklearn的网格和随机搜索进行自动超参数调优

    最基本的方法便是根据直觉和经验随机尝试不同的值。然而，正如您可能猜到的那样，当有许多超参数需要调优时，这个方法很快就会变得无用。 今天将两种自动超参数优化方法:随机搜索和网格搜索。...我们不会担心其他问题，如过拟合或特征工程，因为这里我们要说明的是：如何使用随机和网格搜索，以便您可以在现实生活中应用自动超参数调优。 我们在测试集上得到了R2的0.83。...网格搜索和随机搜索都试图为每个超参数找到最优值。让我们先看看随机搜索的实际情况。...结果的差别很小。然而，这可能只是给定数据集的一个特定情况。 当您在实践中使用需要大量计算的模型时，最好得到随机搜索的结果，并在更小的范围内在网格搜索中验证它们。...那么，网格搜索和随机搜索是否可用于较小的数据集？当然可以！对于大型数据集，您需要采用其他方法。幸运的是，Scikit学习已经涵盖了“不同的方法”……。

    2.6K20

    《搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性

    Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。...图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

    1.7K20

    学界 | 带引导的进化策略：摆脱随机搜索中维数爆炸的魔咒

    本文提出了一种带引导的进化策略——一种利用代理梯度方向和随机搜索的优化方法，并将该方法应用于合成梯度等问题，最终证明该方法在标准进化策略和直接遵循代理梯度的一阶方法上得到提升。...图 1:（a）带引导的进化策略示意图。我们使用沿着给定子空间（白色箭头）延伸的分布（白色等高线）进行随机搜索，而不是使用真正的梯度方向（蓝色箭头）。...我们的想法是跟踪一个低维子空间，这个子空间是由优化过程中代理梯度的最近历史定义的（受拟牛顿法启发），我们称之为引导子空间。然后，我们优先在这个子空间内执行有限差分随机搜索（就像在进化策略中那样）。...通过将搜索样本集中在真实梯度具有非负支持的低维子空间中，我们可以显著减小搜索方向的方差。本文的贡献如下： 将代理梯度信息与随机搜索相结合的新方法。 基于技术的偏置-方差权衡分析。...我们提出了带引导的进化策略，这是一种利用代理梯度方向和随机搜索的优化方法。我们为进化策略定义了一个搜索分布，它沿着代理梯度指向的引导子空间延伸。

    48910

    MongoDB(五)—-MongoDB中的索引类型

    在MongoDB中支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。...1.单字段索引 指的是在索引中只包含了一个键,MongoDB默认创建的_Id索引也是这种类型 创建方式:createIndexes({索引键：排序规则}) db.user.createIndex({...在查询文档时，在查询条件中包含一个交叉索引键或者在一次查询中使用多个交叉索引键作为查询条件都会触发交叉索引。...，不光能满足多个字段组合起来的查询，也能满足所有能匹配符合索引前缀的查询。...4.多key索引 当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引。

    2.6K20

    通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制

    MongoDB Atlas 近年来推出了面向语义搜索的向量存储和检索功能，使开发者能够在 Atlas 中轻松构建语义搜索和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。...本文将深入探讨 MongoDB Atlas 的语义搜索功能、其向量检索的实现原理，并结合 RAG 框架介绍其在实际场景中的应用潜力。...然而，传统数据库中的全文检索无法实现语义级的理解和匹配。而 MongoDB Atlas 新推出的向量搜索功能，通过引入向量化语义数据存储和检索，使语义搜索和 RAG 在文档数据库中成为可能。...三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能 MongoDB Atlas 的向量搜索通过将文本、图像等内容向量化并存储在数据库中，实现基于向量相似度的检索。...向量搜索的实现方式 在 MongoDB Atlas 中，向量搜索的核心是将内容向量化并存储到文档的字段中，并通过余弦相似度或欧氏距离计算相似性。

    58710

    MongoDB 数组在mongodb 中存在的意义

    在MOGNODB 的文档设计和存储中，存在两个部分 1 嵌套 2 数组，所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务，读写比例，查询方式后，就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式，嵌套多层后的性能问题...MONGODB 中的数组是属于同类型数据的元素集合，每个数组中的元素代表这个数组中同样属性的不同值，其实我们可以理解为，在一个JSON 中，有行和行列集合的存在，本身JSON可以通过数组的方式，在一个平面里面表达一个列的集合...相当于对每个ducument 中的数据进行元素的计算，这样就可以得到每个数据库的被打分的个数， 而第二组设计则无法进行分析的和统计。...({system_name:"oracle"},{$set:{"score.4":50}}) 另外对于数组的另外一个功能，就是将一些设计中的行转换在MONGODB的数组方式，类似于行转列的方式设计...数组在MONGODB 中存在的意义很大，在很多设计中都可以通过数组的使用降低查询的复杂度和降低建立索引的SIZE。

    6.4K20

    Github项目推荐 | mlrose：机器学习随机优化和搜索算法包

    mlrose是用于实现大量机器学习，随机优化和SEarch算法的Python包。 ?...https://mlrose.readthedocs.io/ Github项目地址： https://github.com/gkhayes/mlrose mlrose是一个Python包，可以将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散和连续值参数空间中的一系列不同的优化问题...主要特点 随机优化算法 实现了：爬山算法、随机爬山算法、模拟退火算法、遗传算法和（离散）MIMIC； 解决了最大化和最小化问题； 定义算法的初始状态或从随机状态开始； 定义自己的模拟退火衰减计划或使用三种预定义的可定制衰减计划之一...机器学习权重优化 使用随机爬山、模拟退火、遗传算法或梯度下降算法来优化神经网络、线性回归模型和逻辑回归模型的权重； 支持分类和回归神经网络。...你可以在研究方面的出版物和报告中按以下格式引用mlrose： Hayes, G. (2019). mlrose: Machine Learning, Randomized Optimization and

    1.5K20

    Python中的加权随机

    我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...), 2(概率0.5) 简单的思路就是把所有的权重加和, 然后随机一个数, 看看落在哪个区间 import random def weighted_choice(weights): totals...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...更多的随机数 如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多

    2.5K30

    论文拾萃|禁忌搜索在随机仿真优化应用中的最优预算分配策略

    1 研究背景 禁忌搜索（TS）是广泛使用的算法框架，被用于解决诸多领域中的组合优化问题，如制造、交通、医疗和能源等。...当TS用于求解仿真优化问题(Simulation Optimization)时，解的质量通常通过一个随机仿真模型进行评估。...在此情况下，一个解所对应的目标函数值是一个随机变量而非确定值，难以准确地评估其质量。因此，TS在进行邻域搜索时，它所选择的局部最优解可能并非真实的局部最优解，从而导致搜索无法朝着正确的方向进行。...在该研究中，“预算”表示可供解的评估使用的仿真样本的数量。仿真噪声可以通过增加预算得到改善，但会增加仿真的时间和成本，在许多实际应用场景中（如车间的实时调度与控制）预算通常是有限制的。...前文讲过，由于仿真存在的误差，禁忌搜索实际采纳的邻域移动和实际正确的移动存在偏差，用 表示正确的邻域移动，用 表示实际采纳的移动，该实际移动是基于样本均值 作出的，其中 代表仿真过程的随机性。

    1.1K10

    MongoDB中的CURD操作

    本次我们进行MongoDB的CRUD操作。 创建操作 读操作 更新操作 删除操作 批量写 创建操作 创建或者插入操作将新的文档添加到一个集合中。如果集合当前并不存在，插入操作会创建该集合。...MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子操作。 ? 关于示例，请参考插入文档。 读操作 读操作从一个集合中检索文档；即查询集合中的文档。...MongoDB提供了以下方法来从集合中读取文档： db.collection.find() 你可以指定查询过滤器或条件来标识要返回的文档 ?...MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子操作。 你可以指定查询过滤器或条件来标识要更新的文档，这里的 过滤器和读操作的语法是一致的。 ? 关于示例，请参考更新文档。 ?...MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子 操作。 你可以指定查询过滤器或条件来标识要更新的文档，这里的过滤器和读操作的语法是一致的。 ?

    1.6K20
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券