貝葉斯優(yōu)化

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  • 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)幾個(gè)重要方向匯總

    學(xué)習(xí)器模型中一般有兩類參數(shù)，一類是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)估計(jì)得到，還有一類參數(shù)時(shí)無(wú)法從數(shù)據(jù)中估計(jì)，只能靠人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)指定，后者成為超參數(shù)。比如，支持向量機(jī)里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)

    自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在通過(guò)讓一些通用步驟(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和調(diào)整超參數(shù))自動(dòng)化，來(lái)簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)中生成模型的過(guò)程。AutoML是指盡量不通過(guò)人來(lái)設(shè)定超參數(shù)，而是使用某種學(xué)習(xí)機(jī)制，來(lái)調(diào)節(jié)這些超參數(shù)。這些學(xué)習(xí)機(jī)制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進(jìn)化算法，還有比較新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)我們提起AutoML時(shí)，我們更多地是說(shuō)自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(即數(shù)據(jù)的預(yù)處理，數(shù)據(jù)的生成和選擇)和模型訓(xùn)練(模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu))。這個(gè)過(guò)程的每一步都有非常多的選項(xiàng)，根據(jù)我們遇到的問(wèn)題，需要設(shè)定各種不同的選項(xiàng)。