贝叶斯超参数优化-图文
朴素贝叶斯参数调优-概述说明以及解释
朴素贝叶斯参数调优-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。
然而，在实际应用过程中，朴素贝叶斯算法的参数选择对算法性能具有重要影响。
因此，进行朴素贝叶斯算法的参数调优是提高算法性能的关键一环。
本文将介绍朴素贝叶斯算法的基本原理和常用的参数调优方法，同时通过实例分析展示如何根据实际情况选取最优的参数组合。
希望通过本文的阐述，读者能够更深入地了解朴素贝叶斯算法的参数调优过程，从而在实际应用中取得更好的效果。
json{"1.2 文章结构": {"本文将首先介绍朴素贝叶斯算法的基本原理和应用场景，接着详细讨论如何通过参数调优来提高算法性能。
最后，我们将通过一个实例分析来展示参数调优的具体步骤和效果。
本文的目的是帮助读者更好地理解朴素贝叶斯算法，并掌握如何通过调整参数来优化算法表现。
"}1.3 目的在本文中，我们的主要目的是探讨朴素贝叶斯算法中参数调优的方法和技巧。
通过深入研究朴素贝叶斯算法的原理和常见问题，我们希望能够为读者提供一些实用的调优指南，帮助他们更好地应用朴素贝叶斯算法解决实际问题。
通过对朴素贝叶斯算法中参数的调整和优化，我们可以提高模型的准确性和泛化能力，从而更好地满足现实世界中各种复杂的数据分析需求。
同时，本文也将通过实例分析的方式，演示如何在实际的数据集上进行参数调优，帮助读者更直观地理解调优过程和效果。
通过本文的研究和分析，我们希望读者能够更深入地了解朴素贝叶斯算法的优化方法，为他们在数据分析和机器学习领域的工作提供一定的帮助和启发。
同时，我们也希望促进学术界对朴素贝叶斯算法参数调优方面的研究，推动该领域的发展和进步。
2.正文2.1 朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
它的基本思想是通过计算给定特征值的类别的概率来进行分类。
机器学习中的超参数调优方法(Ⅰ)
机器学习中的超参数调优方法引言在机器学习中，超参数是指在训练模型时需要手动设置的参数，这些参数不是通过模型训练得到的，而是需要根据经验或者试验来确定。
超参数的选择对模型的性能有着重要的影响，因此超参数的调优成为了机器学习模型训练中的一个关键问题。
本文将介绍一些常见的超参数调优方法。
网格搜索网格搜索是一种简单直观的超参数调优方法。
它通过遍历给定的超参数组合，训练模型并评估性能，最终选取最佳的超参数组合。
网格搜索的优点是简单易懂，能够找到全局最优解。
然而，网格搜索的缺点是计算开销大，当超参数数量增加时，搜索空间呈指数级增长，导致计算时间过长。
随机搜索相对于网格搜索，随机搜索是一种更加高效的超参数调优方法。
它通过在超参数空间内随机采样，训练模型并评估性能，最终选取表现最好的超参数组合。
随机搜索的优点是计算开销相对较小，而且能够在有限的计算资源内找到较好的超参数组合。
然而，随机搜索也存在着一定的不确定性，可能会得到次优解。
贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计的超参数调优方法。
它通过构建代理模型来估计超参数与性能之间的关系，然后利用贝叶斯定理来更新代理模型，最终找到最佳的超参数组合。
贝叶斯优化的优点是能够在较少的迭代次数内找到较好的超参数组合，同时能够有效地探索超参数空间。
然而，贝叶斯优化也存在着一定的计算开销，而且对初始参数的敏感性较高。
进化算法进化算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它可以用于超参数调优。
进化算法通过不断地进化种群中的个体，来寻找最佳的超参数组合。
进化算法的优点是能够在较大的超参数空间内进行全局搜索，同时具有一定的鲁棒性。
然而，进化算法也存在着计算开销较大和收敛速度较慢的缺点。
结论在机器学习中，超参数的选择对模型的性能有着重要的影响，因此超参数调优成为了一个关键问题。
本文介绍了一些常见的超参数调优方法，包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和进化算法。
不同的方法各有优缺点，可以根据具体的问题和资源来选择合适的方法进行超参数调优。
贝叶斯优化算法的原理和实现
贝叶斯优化算法的原理和实现贝叶斯优化算法是一种能够较为高效地解决黑盒函数优化问题的算法，近年来在工业界和学术界都得到了广泛的应用。
本文将围绕贝叶斯优化算法的原理和实现展开讨论。
一、什么是黑盒函数优化问题？黑盒函数优化问题指的是，当我们想要寻找一个函数的最大值或最小值时，但这个函数没有显式的公式表达式，只能通过输入不同的变量得到不同的输出结果，我们称这种函数为黑盒函数。
此时，我们需要依据输入变量的输出结果，对这个函数进行搜索，找到最大值或最小值。
二、什么是贝叶斯优化算法？贝叶斯优化算法是一种用于解决黑盒函数优化问题的算法，它通过逐步构建一个对于目标函数的后验分布来选择下一个待评估的点，以此来逐步优化目标函数。
贝叶斯优化算法的主体思路如下：首先，我们假设目标函数f(x)的输出结果服从一个高斯分布，并将先验分布设为一个常数。
每一步，我们选择下一个待评估的点，然后根据该点的输出结果，更新对目标函数后验分布的估计。
以此为依据，我们可以预测目标函数的最大值或最小值的位置，并沿着该方向进行搜索。
三、贝叶斯优化算法的实现在实际实现过程中，贝叶斯优化算法主要包含以下几个步骤：1.选择加点方法加点方法指的是选择下一个待评估的点的策略。
通常情况下，我们会采用期望提高算法（Expected Improvement，EI）方法来选择下一个加点。
EI值表征了当前点的预测值相对于当前最优值是否有明显的改进，如果有明显的改进，则选择EI值最大的点进行加点搜索。
2.设定模型在实现贝叶斯优化算法时，需要对目标函数进行估计和模型设定。
最常用的两种模型为高斯过程回归模型和层次模型。
高斯过程回归模型的主要思想是将目标函数视为服从高斯分布的潜在函数，并通过不断加点来逐步缩小潜在函数的范围，最终找到最优值。
层次模型则是将目标函数划分为一组连续函数，通过加点来逐步优化每个连续函数。
3.更新后验分布每当我们添加了新的数据点，我们都需要更新后验分布，即基于这些数据点而估计的目标函数的后验分布。
贝叶斯统计方法：Bayes的数据预测教程(MATLAB优化算法案例分析与应用PPT课件)
基于Bayes的数据预测
MATLAB优化算法案例分析与应用
•1 贝叶斯统计方法
贝叶斯统计方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统
计问题的方法。贝叶斯统计方法不同于经典统计方法。经典统计方法只利用 两种信息：一是模型信息，二是样本信息。然而贝叶斯统计方法的核心是贝 叶斯公式。
%**********************对检验样本图片进行判别************************* % 利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对检验样本图片进行判 别 pre1 = ObjBayes.predict(sampledata); % 查看判别结果 [samplegroup, pre1] % 第一列为真实组，第二列为判归的组
原 始 数 据 ---> 用 于 训 练 网 络 ---103组 数 据 ---实 际 延 误 率 0.3 0.2 0.1
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 贝 叶 斯 网 络 训 练 结 果 ---预 测 延 误 率
0.3 0.2 0.1
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1963年，贝叶斯提出了贝叶斯公式：
P Ai | B
P B | Ai P Ai
n
PB | Ai P Ai
i 1
事件B 的发生总是与 A1，A2 ，……， An 之一同时发生。
贝叶斯公式是在观察到事件 B 已经发生的条件下，寻找导致 B 发生的每个原因的 概率。
MATLAB优化算法案例分析与应用
近年来，随着我国经济和居民生活水平的高速增长，中国民航目前正 处于快速发展的黄金时期。航班量增多、航班密度逐步加大，许多资源配 置的矛盾也日益凸显出来。空域、机场资源难以满足日益增长的航班量， 再辅以天气等诸多影响航班正常运行的因素，机场大面积航班延误难以避 免。为了提供较为可靠的航班延误分析，在一定程度上能为机场和航空公 司提供某种因素情况下的航班延误预警，为相关单位提前做好大面积航班 延误的准备工作提供参考，采用基于贝叶斯网络的数据预测算法。
贝叶斯优化 准则
贝叶斯优化准则贝叶斯优化（Bayesian optimization）是一种用于优化目标函数的迭代式方法，其目标是在尽可能少的迭代次数内找到函数的全局最优解或局部最优解。
贝叶斯优化通过在参数空间中建立目标函数的后验模型，并使用这个模型来指导下一步的参数选择，以在每次迭代中寻找最有希望的参数值。
以下是贝叶斯优化的几个关键要素和步骤：1.先验模型：贝叶斯优化首先需要选择一个先验模型来表示目标函数的未知性质。
通常采用高斯过程（Gaussian Process, GP）作为先验模型，因为它能够提供目标函数的一个联合分布的先验估计。
2.采样：在初始阶段，通过在参数空间中随机采样来收集一些观察数据点。
这些数据点用于拟合高斯过程的初始参数，从而构建目标函数的后验模型。
3.建模：基于初始采样数据，使用高斯过程拟合目标函数的后验模型。
高斯过程会给出目标函数在每个参数点的概率分布，包括均值和方差。
4.选择下一个采样点：利用后验模型，通过一种称为采样策略（Acquisition Function）的方法来选择下一个最有希望的参数值。
采样策略通常会权衡探索未探索区域（Exploration）和利用已知信息（Exploitation）之间的平衡，以在参数空间中找到最可能包含最优解的区域。
5.观察：根据采样策略选择的参数值，观察目标函数在该点的实际值，并将这个观察结果添加到已有的数据集中。
6.更新模型：使用新的观察数据，更新高斯过程的参数，进而更新目标函数的后验模型。
这样就可以在下一轮迭代中更准确地预测目标函数在参数空间中的行为。
7.重复迭代：重复以上步骤，直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数、收敛到一个满意的解或达到预设的目标精度为止。
贝叶斯优化的主要优点之一是能够在相对较少的迭代次数内找到全局最优解或局部最优解，尤其在参数空间维度较高、目标函数计算代价较高的情况下效果显著。
其核心思想是通过在参数空间中动态地收集观察数据并更新模型，来逐步地探索和优化目标函数的全局形状。
贝叶斯优化算法
贝叶斯优化算法
贝叶斯优化算法是一种基于贝叶斯定理的优化算法，它可以在较少的迭代次数内找到全局最优解。
该算法的主要思想是通过不断地更新先验概率分布来寻找最优解。
在贝叶斯优化算法中，我们首先需要定义一个目标函数，然后通过对该函数进行采样来获取一些数据点。
接着，我们可以使用高斯过程来建立一个先验概率分布，该分布可以帮助我们预测目标函数的值。
在每次迭代中，我们都会根据当前的先验概率分布来选择下一个采样点，并将该点的结果用于更新先验概率分布。
通过不断地迭代，我们可以逐步缩小搜索空间，最终找到全局最优解。
贝叶斯优化算法在实际应用中具有广泛的应用，例如在超参数优化、机器学习模型选择、自动化调参等领域都有着重要的作用。
相比于传统的优化算法，贝叶斯优化算法具有更高的效率和更好的鲁棒性，能够在较短的时间内找到最优解。
然而，贝叶斯优化算法也存在一些局限性。
首先，该算法需要对目标函数进行采样，因此在采样点数量较少时可能会出现过拟合的情况。
其次，该算法对目标函数的连续性和可微性有一定的要求，因此在处理非光滑或不可微的函数时可能会出现问题。
总的来说，贝叶斯优化算法是一种高效、鲁棒的优化算法，可以在许多实际问题中得到应用。
在使用该算法时，我们需要注意其局限
性，并根据具体情况进行调整和优化，以获得更好的效果。
贝叶斯优化lstm参数matlab
贝叶斯优化是一种优化方法，通常用于调整模型参数以提高模型在特定任务上的性能。
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的循环神经网络结构，用于处理序列数据和时间序列数据。
在实际应用中，调整LSTM模型的参数对于模型性能的提升至关重要。
而使用贝叶斯优化方法来调整LSTM模型的参数，则可以更加高效地找到最优的参数组合，从而提高模型性能。
而在实际应用中，Matlab是一种常用的科学计算软件，具有强大的数学建模和仿真能力。
结合贝叶斯优化和Matlab工具，可以快速而有效地调整LSTM模型的参数，以获得更好的性能。
接下来，我们将以贝叶斯优化LSTM参数在Matlab中的实践为主题，探讨如何使用贝叶斯优化方法来调整LSTM模型的参数，以及如何在Matlab环境中实现这一方法。
一、贝叶斯优化方法概述贝叶斯优化是一种基于贝叶斯理论的优化方法，它通过不断地在候选参数空间中选择新的参数组合，并观察这些参数组合对目标函数的影响，从而逐步收敛到最优的参数组合。
在贝叶斯优化中，模型参数的选择是基于对参数空间的建模，通过对参数空间进行高效的探索和利用，以更快地找到最优解。
二、LSTM模型参数调整的重要性LSTM作为一种能够有效处理序列数据的循环神经网络结构，在许多应用中都取得了良好的效果。
然而，LSTM模型的性能往往受到模型参数的选择和调整的影响。
对LSTM模型的参数进行调整，以使其更好地适应特定的任务和数据，是至关重要的。
三、贝叶斯优化LSTM参数在Matlab中的实践在Matlab中，可以使用贝叶斯优化工具箱（Bayesian Optimization Toolbox）来实现LSTM参数的优化调整。
需要定义LSTM模型的目标函数，即需要优化的性能指标。
通常情况下，可以选择模型的准确率、损失函数值或其他相关的评价指标作为目标函数。
通过定义模型参数的候选空间和参数的先验分布，将LSTM模型的参数调整问题转化为一个贝叶斯优化问题。
贝叶斯全局优化
贝叶斯全局优化训练⼀个模型时⼤家都需要⾯对⼀个问题：参数优化。
通常，我们做参数优化时都会先导出⼀个cost function，然后通过调整参数值来最⼤化或最⼩化这个cost function。
这个过程听起来很简单，但真的做起来是个剧恶⼼的体⼒活！⽐⽅说你要⽤梯度⽅法做优化，得求⼀阶导⼆阶导吧，求得半死不活之后还得⾃⼰⽤代码实现，敲完代码然后调⽤⼀遍梯度下降⽅法，结果跑到⼀半，程序挂了，⼀⼤波数值异常排着队的往外蹦，啥矩阵不正定啦，根号⾥对数⾥分母上数字太接近0啦，想想就⼼塞。
那我们不⽤梯度⽅法呗，改⽤蒙特卡洛采样吧，⼜是⼀堆破事，采样分布咋取，proposal distribution咋设，收敛性如何，⽽且实现细节上⾮常主观，采样程序跑的还慢，真过分！更恶⼼的情况是，模型可能没有⼀个显式的表达式，或者这个模型不是⾃⼰写的，完全不知道⾥⾯是如何实现的，这种情况下做参数优化简直是强⼈所难。
诶，宝宝⼼⾥苦，但宝宝不说。
但是，今天我们要说的⼀个参数优化的⽅法可以让你轻松学习出⼀个健壮的模型，完全不⽤担⼼前⾯吐槽的种种问题。
这个⽅法叫做贝叶斯优化，英⽂是Bayesian Optimization。
贝叶斯优化是专门优化不知道表达式的函数的，也就是说这个函数写不出y=ax+b的样⼦。
你可能会问，都写不出来表达式那咋表⽰这个函数呢? 别着急，虽然他写不出表达式，但每给出⼀个输⼊x，他可以算出⼀个输出y。
当我们有了很多采样到的(x,y)数据对时，我们⼤致可以知道函数的形态，然后找到函数的最值。
但是，优化⼀个不知道表达式的函数和优化⼀个已知表达式的函数有着很⼤上的区别，他的⽬标不仅仅是找到函数最值，⽽是要达到两个⽬标：1 学习这个函数的形态2 找到学习出的函数的最值这⾥⽬标⼀也是完成最优化的⼀个环节，因为不知道函数形态，那还咋找最值。
但这个⽬标⼀和⽬标⼆是相互⽭盾的。
我们举个栗⼦来说明下这两个⽬标之间的⽭盾性。
假使我刚来到⼀个新的城市，现在想要找到这个城市⾥最喜爱的餐厅。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Learning
什么是超参数优化
• 机器学习中超参数优化的目的是找到给定机器学习算法的超参数，以返回在 验证集上测量的最佳性能。
• 比如：随机森林中树的个数
• 简单地说，我们希望找到在验证集指标上获得最佳分数的模型超参数。
• 在随机搜索和网格搜索的情况下，我们搜索的超参数域是一个网 格。上面是一个随机森林的例子
Objective Function
• 目标函数就是问题的评估。 • 计算起来较为昂贵
代理模型
代理函数有几种不同的形式，包括
高斯过程和随机森林回归，树
结构Parzen估计器。
这些方法在构造代理函数的方式上 有所不同，稍后我们将对此进行解 释。首先我们需要讨论选择函数。
其它超参数优化方法
• 《Population Based Training of Neural Networks》
• 思想朴素，但是应用广泛。
• Multi-Agent
• 比如第一视角多人游戏(Quake III Arena Capture the Flag)的超人表现，NeurIPS2018首届多智能 体竞赛(The NeurIPS 2018 Pommerman Competition)的冠军算法,DeepMind团队ICLR 2019 conference paper的2V2足球,甚至星际争霸II里的AlphaStar，都运用了类似方法。
超参数 • 由算法用于更新代理模型的(分数、超参数)对组成的历史记录
Domain
• hyperparameter_grid = { • 'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500, 600], • 'max_depth': [2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], • 'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4中的序列优化过程只有一个模型在不断优化，消耗大量时间。(b)中的并行搜索可以节省 时间，但是相互之间没有任何交互，不利于信息利用。(c)中的PBT算法结合了二者的优点 。
关于群智能（进化计算）研究的一些思考？
• 涌现(emergency)是指由多个部分组成的整体出现各部分都没有的 新性质的现象，即通常所说的“1+1>2”。
总结
• 基于贝叶斯模型的优化方法建立目标函数的概率模型，为下一组 要评估的超参数提出更明智的选择。SMBO是贝叶斯优化的一种 形式化形式，它在为机器学习模型寻找最佳超参数方面比随机搜 索或网格搜索更有效。
• 基于序列模型的优化方法的不同之处在于它们构建代理，但它们 都依赖于以前试验的信息，以便为下一次评估提出更好的超参数 。树Parzen估计器是一种使用贝叶斯推理来构造代理模型的算法 ，它可以使用预期的改进来选择下一个超参数。
• 建立目标函数的概率模型，并用它来选择最有希望的超参数来评 估真实的目标函数。
• 这种模型被称为代理模型，被表示为P(y|x), 代理函数比目标函数 更容易优化，贝叶斯方法通过选择在代理函数上性能最好的超参 数来寻找下一组超参数来对实际目标函数进行评估。
步骤
• 建立目标函数的代理概率模型 • 查找在代理项上执行得最好的超参数 • 将这些超参数应用于真正的目标函数 • 更新包含新结果的代理模型 • 重复步骤2-4，直到达到最大的迭代次数或时间
population based training
• 主要用来自适应调节超参数
• 这种基于种群(population)的进化方式，淘汰差的模型，利用 (exploit)好的模型并添加随机扰动(explore)进一步优化，最终得到 最优的模型。
左边的gif是GAN在CIFAR-10上的效果，右边是 Feudal Networks(FuN)在 Ms Pacman上的效果。
序列模型优化(SMBO)
• 序列模型优化(SMBO)是贝叶斯优化的一种形式化方法
• 基于模型的超参数优化有五个方面: • 要搜索的超参数域 • 一个目标函数，它接受超参数并输出我们想要最小化(或最大化)的分
数 • 目标函数的代理模型 • 一个称为选择函数的标准，用于计算接下来要从代理模型中选择哪个
• 目标就是当历史信息增加（经验）的时候，让寻找最优参数的错 误减小。
• 多花一点时间选择下一个超参数，以减少对目标函数的调用。
• 在实践中，花费在选择下一个超参数上的时间与花费在目标函数 上的时间相比是无关紧要的。通过评估从过去的结果中看起来更 有希望的超参数，贝叶斯方法可以在更少的迭代中找到比随机搜 索更好的模型设置。
选择方程
• 选择函数是从代理函数中选择下一组超参数的标准。最常见的标 准是预期改善:
•目标是最大化x的预期改进
历史信息
• 每次算法提出一组新的候选超参数时，它用实际的目标函数对它 们进行评估，并将结果记录在一对(分数、超参数)中。
• 这些记录构成了历史。该算法利用历史建立l(x)和g(x)，提出目标 函数的概率模型，该模型随着每次迭代而改进。
超参数优化常用方法
• Following are four common methods of hyperparameter optimization for machine learning in order of increasing efficiency:
• Manual • Grid search • Random search • Bayesian model-based optimization • (There are also other methods such as evolutionary and gradient-
based.)
网格和随机 搜索完全不 受过去评估 的影响，因 此，通常会 花费大量时 间评估“糟 糕的”超参 数。
Bayesian optimization
与随机搜索或网格搜索不同，贝叶斯方法跟踪过去的评估结果， 从而形成一个概率模型，将超参数映射为目标函数上得分的概率:
一句话总结贝叶斯超参数优化