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
- Phân bố loài Candida spp. trên bệnh nhân viêm âm hộ - âm đạo do nấm
- Khó tiêu chức năng có dùng Itopride hydrochloride
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng động kinh ở trẻ em tại Bệnh viện Nhi Thái Bình
- Hiệu quả điều trị loét tá tràng có nhiễm helicobacter pylori ở trẻ em bằng phác đồ 4 thuốc có bismuth tại Bệnh viện Nhi Thái Bình
- Kiến thức về bệnh sùi mào gà và một số yếu tố liên quan trên người bệnh sùi mào gà được điều trị tại Bệnh viện Da Liễu Hà Nội năm 2020