Tuning using RandomSearch
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
ランダムサーチによるチューニングについて説明している、リンク先の MLJ マニュアルのセクションを、参照されている StatsBase.fit の doc-string も含めて読んでください。これらの例を使って関連するチュートリアルの内容を特定し、ランダムサーチによる基本的なチューニング例を追加してください。チュートリアルでその例と、文書化されているフィッティング前の動作が扱われれば作業は完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Be good to add this. Very basic example is in the manual:
https://alan-turing-institute.github.io/MLJ.jl/dev/tuning_models/#Tuning-using-a-random-search-1
which also includes the detailed doc-string. The doc-string for StatsBase.fit there also has relevant information about how various distributions get fit to a range if an explicit prior is not specified.
- 主要言語
- ReScript
- スター
- 126
- フォーク
- 19
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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