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
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
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
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