Wyszukiwanie z użyciem informacji: statystyka bayesowska

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Strojenie hiperparametrów w Pythonie

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

834 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

W tym rozdziale wprowadzającym poznasz różnicę między hiperparametrami a parametrami. Przećwiczysz wyodrębnianie i analizowanie parametrów oraz ustawianie wartości hiperparametrów dla kilku popularnych algorytmów uczenia maszynowego. Przy okazji poznasz sprawdzone wskazówki dotyczące wyboru hiperparametrów do strojenia, doboru ich wartości, a także tworzenia krzywych uczenia do analizy swoich wyborów.

Exercise 1: Wprowadzenie i „Parametry"Exercise 2: Parametry w regresji logistycznej Exercise 3: Wyodrębnianie parametru regresji logistycznej Exercise 4: Wyodrębnianie parametru modelu Random Forest Exercise 5: Wprowadzenie do hiperparametrów Exercise 6: Hiperparametry w lasach losowych Exercise 7: Odkrywanie hiperparametrów lasu losowego Exercise 8: Hiperparametry KNN Exercise 9: Ustawianie i analiza wartości hiperparametrów Exercise 10: Automatyzacja wyboru hiperparametrów Exercise 11: Budowanie krzywych uczenia

Ten rozdział zapozna cię z popularną metodą automatycznego strojenia hiperparametrów – przeszukiwaniem siatki. Dowiesz się, czym jest ta metoda i jak działa, a następnie przećwiczysz jej zastosowanie w Scikit-Learn. Nauczysz się też analizować wyniki przeszukiwania siatki i zdobędziesz praktyczne doświadczenie w tym zakresie.

Exercise 1: Wprowadzenie do przeszukiwania siatki Exercise 2: Tworzenie funkcji do przeszukiwania siatki Exercise 3: Iteracyjne dostrajanie wielu hiperparametrów Exercise 4: Ile modeli?Exercise 5: Grid Search z Scikit-Learn Exercise 6: Dane wejściowe GridSearchCV Exercise 7: GridSearchCV z biblioteką Scikit Learn Exercise 8: Interpretowanie wyników przeszukiwania siatki Exercise 9: Korzystanie z najlepszych wyników Exercise 10: Eksploracja wyników przeszukiwania siatki Exercise 11: Analiza najlepszych wyników Exercise 12: Wykorzystanie najlepszych wyników

W tym rozdziale poznasz kolejną popularną metodę automatycznego strojenia hiperparametrów – przeszukiwanie losowe. Dowiesz się, czym jest, jak działa i czym różni się od przeszukiwania siatki. Poznasz zalety i ograniczenia tej metody oraz nauczysz się, kiedy warto ją stosować zamiast przeszukiwania siatki. Przećwiczysz przeszukiwanie losowe w Scikit-Learn, a także wizualizację i interpretację jego wyników.

Exercise 1: Wprowadzenie do przeszukiwania losowego Exercise 2: Losowe próbkowanie hiperparametrów Exercise 3: Losowe przeszukiwanie z Random Forest Exercise 4: Wizualizacja przeszukiwania losowego Exercise 5: Random Search w Scikit Learn Exercise 6: Parametry wejściowe RandomSearchCV Exercise 7: Obiekt RandomizedSearchCV Exercise 8: RandomSearchCV w Scikit Learn Exercise 9: Porównanie przeszukiwania siatki i przeszukiwania losowego Exercise 10: Porównanie Random Search i Grid Search Exercise 11: Przeszukiwanie siatką i losowe – porównanie

W tym ostatnim rozdziale poznasz bardziej zaawansowane metody strojenia hiperparametrów, określane jako „przeszukiwanie ukierunkowane". Obejmują one podejście od ogółu do szczegółu (Coarse to Fine) oraz algorytmy bayesowskie i genetyczne. Dowiesz się, czym przeszukiwanie ukierunkowane różni się od nieukierunkowanego, i zdobędziesz praktyczne umiejętności korzystania z każdej z tych metod – porównując je ze sobą w trakcie nauki.

Exercise 1: Świadome przeszukiwanie: od ogółu do szczegółu Exercise 2: Wizualizacja podejścia Coarse to Fine Exercise 3: Iteracje od ogółu do szczegółu Exercise 4: Wyszukiwanie z użyciem informacji: statystyka bayesowska

Bieżące ćwiczenie

Exercise 5: Reguła Bayesa w Pythonie Exercise 6: Bayesowskie dostrajanie hiperparametrów z Hyperopt Exercise 7: Świadome przeszukiwanie: algorytmy genetyczne Exercise 8: Strojenie hiperparametrów algorytmem genetycznym z TPOT Exercise 9: Analiza stabilności TPOT Exercise 10: Gratulacje!