Tuning using RandomSearch
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Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentação
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- julia
- Domínio
- documentation, machine-learning
Direção de pesquisa
Leia a seção vinculada do manual do MLJ sobre ajuste com uma busca aleatória, incluindo a doc-string referenciada de StatsBase.fit. Use esses exemplos para identificar o conteúdo relevante do tutorial e adicione um exemplo básico de ajuste com busca aleatória; o trabalho estará concluído quando o tutorial abordar o exemplo e o comportamento documentado anterior ao ajuste.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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.
- Linguagem predominante
- ReScript
- Estrelas
- 126
- Forks
- 19
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Preparar o ambiente
Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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