如何優化（最小化）機器學習模型的輸出？

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情況如下： A想要優化一個採用蠟來製造蠟製品的工藝。對於要製造的每種產品，都有不同的蠟組成，以及工藝（機器配置）的一組參數。在此過程中，由於製造缺陷，一些物體被丟棄。如何優化（最小化）機器學習模型的輸出？

我的第一個想法是創建一個監督機器學習模型，它將蠟成分和機器配置作爲輸入，並將浪費對象的數量作爲輸出（我有數據要做）。

我的問題是：在創建該模型後，如何找到最佳工藝參數（機器配置）以最大限度地減少浪費對象的數量，對於給定的蠟組成（它可以是一種新組合物，以前從未見過）。

具有更好的製劑中的問題：

我對機器設置S = [S1，S2，...，SN]的特徵向量，特徵爲蠟組合物W = [W1的載體， W2，...，WM]和S和瓦特不同組合我有一個相關聯的成本J.

我的訓練示例的數據庫中不同的向量S和W具有成本J.

有了這個數據，我想創建一個系統，在這個系統中我將輸入一個向量w，並且系統會輸出一個向量s，從而使s最小化成本J， ic矢量w。

對不起，沒有一個精確的公式。

來源

2016-09-30 pedroszattoni

投票結束太寬泛。帶上一些代碼，我們可以嘗試幫助。 – erip

一個常用的方法是估計一些響應曲面（使用統計），然後優化這個響應函數。 –

這對我來說聽起來像是一個線性規劃問題（例如simplex），它恰恰是這樣做的：最小化（或最大化）具有已定義參數的目標函數（在您的機器配置中）（這不直接關係到ML的想法）

來源

2016-09-30 03:07:17

謝謝你的回覆，路易斯。更好的公式的問題：我有一個機器設置的特徵矢量s = [s1，s2，...，sn]，蠟成分w = [w1，w2，...， wm]和s和w的不同組合我有一個相關的成本J. 我有一個關於不同的向量s和w與成本J有關的訓練實例的數據庫。有了這些數據，我想創建一個系統在那裏我會輸入一個向量w，並且系統會輸出一個向量s，這樣s可以最小化該特定向量w的成本J。 – pedroszattoni

如何優化（最小化）機器學習模型的輸出？

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