一文带您理解超参优化（Hyper-Parameter Optimization ）：网格和随机搜索

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在机器学习模型构建过程中，调整超参数（Hyper-Parameter Optimization）是实现最佳模型性能的关键步骤之一。超参数是训练模型前需设定的参数，用于控制学习算法的行为，而模型在训练过程中学习到的参数则被称为内在参数。由于超参数的选择直接影响到模型的效果和训练效率，如何优化这些超参数成为了一个挑战。 什么是超参数（Hyper-Parameter ） ？ 在机器学习中，超参数（Hyper-Parameter）是事先给定的，用来控制学习过程的参数。而其他参数（例如节点权重）的值是通过训练得出的。 超参数可分为模型超参数（Model Hyper-Parameter）和算法超参数（Algorithm Hyper-Parameter）。模型超参数主要用于模型选择，其无助于学习训练集特征；而算法超参数理论上对模型的性能没有影响，而会影响学习的速度和质量。一个典型的模型超参数是神经网络的拓扑结构及大 ………………………………