在调用之前,解释一下贝叶斯优化对象(LGB_BO)的两个参数,我们可以传递给它们进行最大化: init_points:我们想要执行的随机探索的初始随机运行次数。 在我们的例子中,LGB_bayesian将被运行n_iter次。 n_iter:运行init_points数后,我们要执行多少次贝叶斯优化运行。 现在,是时候从贝叶斯优化框架调用函数来最大化。 我...
1.1 朴素贝叶斯理论 朴素贝叶斯的原理: 基于朴素贝叶斯公式,比较出后验概率的最大值来进行分类,后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出,先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出,即为朴素贝叶斯分类模型,将其保存为中间结果,测试文档进行分类时调用这个中间结果得出后验概率。 那什么是朴素贝叶斯? 贝叶斯分...
表示某一个超参数的值),不同超参数会得到不同效果,贝叶斯优化假设超参数与最后模型需要优化的损失函数存在一个函数关系。 高斯过程用贝叶斯优化中对目标函数建模,得到其后验分布。 而目前机器学习其实是一个可见输入与输出的黑盒子(black box),所以很难确直接定存在什么样的函数关系,所以我们需要将注意力转移到一个...