机器学习模型的性能优化是提升算法效果的核心环节，以下为关键方法与资源：

常见优化技术 📊

  • 梯度下降

    梯度下降
    通过迭代调整参数最小化损失函数，建议参考 [梯度下降详解](/community/machine_learning/gradient_descent)

  • 正则化技术

    正则化_技术
    L1/L2正则化可防止过拟合，[深入解析正则化](/community/machine_learning/regularization) 有更多案例

  • 超参数调优

    超参数调优
    使用网格搜索或贝叶斯优化，[超参数调优工具对比](/community/machine_learning/hyperparameter_tuning) 提供实用工具推荐

实践建议 🛠️

  1. 使用 优化算法可视化工具 分析收敛过程
  2. 关注 最新优化研究 获取前沿技术
  3. 结合业务场景选择合适优化策略，避免过度工程化

扩展阅读 📚

机器学习优化