CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Đánh giá tác động của việc điều chỉnh siêu tham số đối với hiệu năng của các mô hình học máy truyền thống
Tác giả: Trịnh Quang Tin, Phan Long, Phạm Phú Khương, Ngô Văn Hiếu, Nguyễn Tấn Quốc, Hồ Viết Lê Nin
Số trang:
Tr. 79-92
Số phát hành:
Số 01(74)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
AST, Bayesian optimization, điều chỉnh siêu tham số, học máy, XGBoost
Chủ đề:
Mô hình học máy
Tóm tắt:
Trình bày một nghiên cứu thực nghiệm có cấu trúc chặt chẽ nhằm phân tích hiệu năng của ba mô hình học máy truyền thống (SVM, RF, XGBoost) khi được kết hợp với ba chiến lược điều chỉnh siêu tham số phổ biến (Grid Search, Random Search, Bayesian optimization).
Tạp chí liên quan
- So sánh hiệu quả giảm đau sau phẫu thuật nội soi cắt thùy phổi của Bupivacain phối hợp Dexamethason so với Bupivacain đơn thuần trong gây tê cơ dựng sống dưới hướng dẫn siêu âm
- Nghiên cứu sự phân bố các chủng human papillomavirus HPV trên người bệnh ung thư biểu mô vảy amidan trong giai đoạn 2018 - 2022
- Nghiên cứu một số đặc điểm của động mạch vị trái trên cắt lớp vi tính 64 dãy
- Ứng dụng bảng câu hỏi NAPPA-QoL và thang điểm NPQ10 trong đánh giá chất lượng cuộc sống của bệnh nhân vảy nến móng
- Tỷ lệ chảy máu và các yếu tố liên quan sau nội soi cắt polyp đại–trực tràng ở bệnh nhân xơ gan