Tuning using RandomSearch
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評估
- 難度
- 3/5
- 預估耗時
- 1-2 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 文件
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- julia
研究方向
閱讀連結的 MLJ 手冊中關於使用隨機搜尋進行調校的部分，包括其中引用的 StatsBase.fit 文件字串。使用這些範例來確定相關的教學內容，並新增一個基本的隨機搜尋調校範例；當教學涵蓋該範例以及已記錄的擬合前行為時，這項工作就完成了。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
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.
- 主要語言
- ReScript
- 星號
- 126
- 分支
- 19
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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