<三>参数学习 (Parameter learning)算法实质上是在已知网络结构的条件下,来学习每个节点的概率分布表。 <3.1>非缺值 参数学习 1最大似然估计 完全基于数据,不需要先验概率 learn_params 2贝叶斯估计 假定在考虑数据之前,网络参数服从某个先验分布。先验的主观概率,它的影响随着数据量的增大而减小 一般假设参数是服从...
目前tidymodels支持的迭代搜索包括:贝叶斯优化和模拟退火。 贝叶斯优化(Bayesian-optimization)可以使用当前的模型性能指标结果创建一个新的预测模型,并使用这个新的预测模型来探索那些尚未被评估的超参数。被探索出的超参数会继续使用重抽样进行评估,这些评估结果又被用于创建另一个预测模型,并继续探索更多的超参数。这个过程...
目前tidymodels支持的迭代搜索包括:贝叶斯优化和模拟退火。 贝叶斯优化(Bayesian-optimization)可以使用当前的模型性能指标结果创建一个新的预测模型,并使用这个新的预测模型来探索那些尚未被评估的超参数。被探索出的超参数会继续使用重抽样进行评估,这些评估结果又被用于创建另一个预测模型,并继续探索更多的超参数。这个过程...