【摘 要】
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机器学习算法已广泛应用于各种应用和领域。为了使机器学习模型适合不同的问题,必须调整其超参数,为机器学习模型选择最佳的超参数配置会直接影响模型的性能,通常需要对机器
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机器学习算法已广泛应用于各种应用和领域。为了使机器学习模型适合不同的问题,必须调整其超参数,为机器学习模型选择最佳的超参数配置会直接影响模型的性能,通常需要对机器学习算法和适当的超参数优化技术有深入的了解。尽管存在几种自动优化技术,但是当应用于不同类型的问题时,它们具有不同的优缺点。研究了常见机器学习模型的超参数优化问题,介绍了几种最先进的优化技术,讨论了将其应用于机器学习算法,并且提供了许多针对超参数优化问题而开发的可用库和框架。
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