optunity पर टैग किए गए जवाब

2
हाइपरपरिमेट ट्यूनिंग के लिए बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन पर कण झुंड अनुकूलन का लाभ?
एमएल हाइपरपैरमीटर ट्यूनिंग के लिए बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन (1) पर पर्याप्त समकालीन शोध है । यहां ड्राइविंग प्रेरणा यह है कि कम से कम संख्या में डेटा बिंदुओं के बारे में सूचित विकल्प बनाने के लिए आवश्यक है कि कौन से बिंदुओं का प्रयास करने के लिए सार्थक हैं (उद्देश्य फ़ंक्शन …

2
मल्टीस्कल्स वर्गीकरण में स्किकिट एसवीएम का आउटपुट हमेशा एक ही लेबल देता है
मैं वर्तमान में निम्नलिखित कोड के साथ स्किकिट सीख रहा हूं: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') और फिर 7 अलग-अलग लेबल वाले डेटा के सेट के लिए फिट और भविष्यवाणी करें। मुझे एक अजीब आउटपुट मिला। कोई बात नहीं जो मान्यता तकनीक को पार करता है मैं …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.