sklearn MLP(多层感知机Multi-layer Perceptron)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn MLP(多层感知机Multi-layer Perceptron)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
sklearn MLP(多层感知机、Multi-layer Perceptron)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征。得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及。
MLP ,也即为Multi-layer Perceptron,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用sigmoid函数。
Multi-layer Perceptron classifier. |
|
以上是关于sklearn MLP(多层感知机Multi-layer Perceptron)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章