使用sklearn超参数调整工具，您可以使用n_jobs参数指定要使用的线程数。我正在使用hyperas优化神经网络的
我正在尝试将hyperopt与功能性api tensorflow一起使用。
我的代码：
<pre><code>import tensorflow as tf
import pandas
我目前正在尝试使用hyperopt库优化梯度提升方法的超参数。当我在自己的计算机上工作时，我使用了<code>
我在keras模型上使用hyperopt模块。我以编程方式构建净层深度和每个深度的数量节点。每个深度的节点数
我正在尝试在H2O XGBoost中简单地使用hyperopt，为此我正在从numpy数组中取出元素作为参数，但是我遇到了H2
我正在翻阅Hyperopt的文档，在quniform（label，low，high，q）中，我对它的工作原理感到困惑？在docs中，它
混淆是因为当我们在vw命令行中指定--sgd时，它将运行经典sgd，而没有自适应，规范化和不变的更新。因
我有20个可以取二进制值的参数，这些参数被传递给函数以返回分数。
<pre><code>score = fmin( para 1, para 2
我想搜索一个参数，其中一个参数依赖于另一个参数，与所描述的<a href="https://stackoverflow.com/questions/53041
每次尝试在Google Collab中安装HyperOpt-Sklearn库时，都会出现以下错误：
<pre><code>fatal: destination path 'hyp
我正在尝试使用<code>SparkTrials</code>库中的<code>hyperopt</code>运行ML模型的优化。我在具有16个内核的单台计
我有一个奇怪的虫子，我被困了几天，无法解决。
我的目标是在hyperopt中评估几个keras nns。为了提
要为 hyperopt 创建搜索空间，我们可以简单地执行以下操作：
<pre><code>space = {
'x': hp.uniform('
在 <code>space</code> 参数中，我将其声明为：
<pre><code>"langevin": hp.choice("langevin", [True, False])
我使用 hyperopt 进行强化学习算法优化，使用 mongo-db 存储轨迹结果。但是我找不到每组超参数的损失存储
我正在尝试使用 Python 中的 Hyperopt 模块调整给定设置的参数。我已经为这些参数设置了一些不错的值，
我正在尝试使用 hyperopt 来优化 SVC 模型的超参数。
这是空间的定义：
<pre><code>gty= {
'C': hp.
我需要优化模型的超参数，并且希望并行化代码以使其更快。
运行此代码：
<pre><code>from hyperopt import
我正在运行运行时 8.1（包括 Apache Spark 3.1.1、Scala 2.12）试图让 hyperopt 像定义的那样工作
<a href="https
我正在研究应用内核主成分分析 (KPCA) 来降低特征矩阵集的维数，以获得一组数据点。我浏览了 scikit 学
