網(wǎng)格搜索(Grid Search)：在預(yù)先定義的參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行窮舉搜索，找到最佳參數(shù)組合。
隨機(jī)搜索(Random Search)：在預(yù)先定義的參數(shù)分布下隨機(jī)采樣參數(shù)組合，通過多次隨機(jī)采樣找到最佳參數(shù)組合。
貝葉斯優(yōu)化(Bayesian Optimization)：通過建立模型對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行近似，然后在當(dāng)前最優(yōu)點(diǎn)附近進(jìn)行采樣，不斷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
遺傳算法(Genetic Algorithm)：通過模擬生物進(jìn)化的過程，利用選擇、交叉和變異等操作來搜索最優(yōu)參數(shù)組合。
梯度提升(Gradient Boosting)：通過梯度下降的方式不斷地優(yōu)化模型參數(shù)，使得模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)不斷提升。
貪心算法(Greedy Algorithm)：通過貪心策略在每一步選擇當(dāng)前最優(yōu)的參數(shù)組合，不斷迭代優(yōu)化模型參數(shù)。
協(xié)作優(yōu)化(Cooperative Optimization)：通過多個(gè)不同的優(yōu)化算法相互合作，共同尋找最佳參數(shù)組合。
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