Hyperactive:超参数优化和元学习工具箱,可方便,快速地进行机器深度学习模型的原型制作-源码

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超参数优化和元学习工具箱,可方便,快速地建立机器学习模型的原型。 主人身份: 开发人员状态: 代码质量: 最新版本: Hyperactive主要是一个超参数优化工具包,旨在简化模型选择和调整过程。 您可以使用任何机器学习或深度学习软件包,而无需学习新语法。 Hyperactive具有两个特性,因此在模型优化中具有很高的通用性: 您可以在目标函数中定义任何类型的模型。 它只需要返回一个得分/度量值即可最大化。 搜索空间不仅接受“ int”,“ float”或“ str”作为数据类型,甚至接受函数,类或任何python对象。 •• ••• Hyperactive具有可用于各种优化问题的优化算法集合。 下表列出了Hyperactive功能,其中每个项目都链接到一个示例: 优化技术 经过测试和支持的软件包 优化应用 本地搜索: 全球搜寻: [ ] 人口方法: 顺序方法: [ ] 机器学习: 深度学习: 并行计算: 功能工程: 特征构造 机器学习: 深度学习: 元数据: 杂: 拟合高斯曲线 上面的示例不必使用实际的数据集或培训过程来完成。 目的是快速执行解决方案建议

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