参数调节

我正在尝试使用K-均值算法来对一些数据集进行聚类。然而，我发现聚类结果并不是很理想，因此我想尝试进行超参数调节来优化聚类效果。所以请问，有哪些常用的超参数需要调节，应该如何设置这些参数呢？是否有一些优化的方法或技巧可以帮助我获得更好的聚类结果？谢谢！ ...

我想了解一下，朴素贝叶斯算法的哪些参数需要进行调整？调参的目标是什么，是为了提高模型的准确性？在实际应用中，如何确定最优的参数组合？是否可以通过交叉验证的方式进行调参？是否有一些常用的调参方法和技巧可以分享？如果有大神能讲一下朴素贝叶斯算法调参的经验和心得，那就...

在机器学习领域中，逻辑回归是一种经典的分类模型。而确定逻辑回归模型的超参数则可以影响模型的性能。所谓超参数，就是在模型创建时需要设定的参数。确定超参数的过程需要通过实验进行，可以使用交叉验证的方法来寻找最佳的超参数设定。具体地说，可以通过网格搜索或随机搜索等方式...

作为一个机器学习初学者，我发现自己对于随机森林算法的参数调整还不是很熟练。我想请问一下大家，在使用随机森林算法时需要调节哪些参数？比如说，我应该如何设置树的数量、最大深度、对特征子集的采样比例等等？如果有哪位大佬能够详细地讲解一下随机森林算法的参数调整，我将不胜...

我在使用k近邻算法时，遇到了非均衡数据集的情况，即不同分类的样本数量相差很大，这会影响模型的准确性和泛化能力。请问如何处理这种情况？是否需要对数据进行预处理或参数调节？有哪些常用的方法来解决非均衡数据集的问题？期待高手指点迷津。 ...