本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,新版重写了关于神经网络和深度学习的章节,并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识,包括均方、最小二乘和最大似然方法,以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术,包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中...
5.1 Introduction.162 5.2 The Steepest Descent Method163 5.3 Application to the Mean-Square Error Cost Function167 5.3.1 The Complex-Valued Case175 5.4 Stochastic Approximation177 5.5 The Least-Mean-Squares Adaptive Algorithm179 5.5.1 Convergence and Steady-State Performanceof the LMS in Stationary En...
5. 贝叶斯优化 5.1 考虑的因素:探索与开发 5.2 UCB(Upper condence bound) 5.3 PI(Probability of Improvement) 5.4 EI(Expected Improvement) 6. 一些有关贝叶斯的问题解答 6.1 后验概率最大化的含义 6.2 生成模型和判别模型 6.3 监督学习/无监督学习,生成模型/判别模型,的关系 6.4 最大化后验概率/极大似然...
机器学习训练模型是一个非常耗时的过程,现如今随着网络越来越复杂,超参数也越来越多,以现在算力而言要想将每种可能的超参数组合都实验一遍(即Grid Search)明显不现实, 所以为了提高搜索效率,人们提出随机搜索,但是效果有时候还是不尽人意,今天我来分享一个比较小众的优化方法--贝叶斯优化,帮助大家做好机器学习调优。
1. 为什么使用贝叶斯优化 传统的超参数优化方法,如网格搜索(grid search)和随机搜索(random search),需要多次计算给定模型的成本函数,以找到超参数的最优组合。由于许多现代机器学习架构包含大量超参数(例如深度神经网络),计算成本函数变得计算昂贵,降低了传统方法(如网格搜索)的吸引力。在这种情况下,贝叶斯优化已成为常...
当当网图书频道在线销售正版《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》,作者:西格尔斯,出版社:机械工业出版社。最新《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书
除了上述两种调参方法外,本文介绍第三种,也有可能是最好的一种调参方法,即贝叶斯优化(Bayesian optimization)。贝叶斯优化是一种基于高斯过程(Gaussian process)和贝叶斯定理的参数优化方法,近年来被广泛用于机器学习模型的超参数调优。本文不详细探讨高斯过程和贝叶斯优化的数学原理,仅展示高斯过程和贝叶斯优化的基本用法和...
对朴素贝叶斯方法的优化 其实上文中,我们已经进行并说明了一项优化了,就是将原有的概率变为对数,由于对数化了之后在[0.1]上值的变化更大了,这样就消除了概率计算下溢的风险。log和原曲线增减性相同,且在同样的位置取到极值点,所以这样的替换是可行的。