在支持向量机(SVM)算法中,超参数调整是一个关键步骤,它可以帮助我们优化模型的性能。其中,C和Gamma参数是两个最重要的超参数。在本文中,我们将详细讨论这两个参数的作用和如何进行调整。 首先,让我们了解C参数。C参数在SVM中被称为正则化参数,它控制模型的复杂度。C值越大,模型的复杂度越高,对训练数据的拟合能...
超参数优化在大多数机器学习流水线中已成为必不可少的一步,而贝叶斯优化则是最为广为人知的一种超参数的优化方法。超参数优化的任务旨在帮助选择学习算法中成本(或目标)函数的一组最佳参数。...在本文中,我们将讨论贝叶斯优化作为一种具有记忆并从每次参数调整中学习的
选自KDNuggets 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机（SVM）的...