这本开放存取的书提供了大量的实践示例,说明了如何在实践中应用超参数调优,并对机器学习(ML)和深度学习(DL)方法的工作机制提供了深入的见解。本书的目的是让读者能够使用这里描述的方法,以更少的时间、成本、精力和资源取得更好的结果。本书中的案例可以在普通的台式电脑或笔记本电脑上运行。不需要高性能计算设施。 编写这本书的想法源于Bartz & Bartz GmbH为德国联邦统计局(Destatis)进行的一项研究。在该研究的基础上,这本书是针对行业从业者以及研究人员,教师和学生在学术界。内容集中在ML和DL算法的超参数调整,并分为两个主要部分:理论(第一部分)和应用(第二部分)。涉及的基本主题包括:重要模型参数的调查;四项参数调优研究和一项广泛的全局参数调优研究;基于严重性的ML和DL方法性能统计分析以及一种新的、基于共识排序的方法来汇总和分析来自多个算法的结果。本书对6种相关的ML和DL方法的30多个超参数进行了分析,并提供了源代码,以便用户可以重现结果。因此,它可以作为一本手册和教科书。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-5170-1

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