作业系统:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...) mac and win10 with anaconda 问题类别:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...) ML and DL 使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...) python 问题内容: 大家好 小弟目前在自学python 跟ＭＬ 工作上希望能利用ＭＬ协助调整实验参数 目前想找相关的实际例子来学习 但不太确定关键字或是相关的例子怎麽找 希望前辈们能提示 工作上 一个实验控制的参数 有 x1 x2 x3...xn 输出的指标可以做成一个 曲线 比如 Y vs T (比如多少温度 就产出多少东西) 进行了许多次实验还是条不到好的曲线 想询问是否可以藉由模型跟期望的Y vs T曲线 来得到推荐的[x1, x2,...xn]？ 自己本来想的是 每次实验的输入输出资料整理成下面的结构 (Y1,Y2...Ym) and (T1, T2 ....Tm)画出的曲线就是实验指标 [ ]i i=第i次实验 x1..xn 每次实验有n个参数 Y1 T1...Ym Tm 输出成果曲线有m个点 input output [x1 x2...xn]1 [Y1 T1]1 [x1 x2...xn]1 [Y2 T2]1 [x1 x2...xn]1 [Y3 T3]1 [x1 x2...xn]1 [Y4 T4]1 . . . . . . [x1 x2...xn]1 [Ym Tm]1 [x1 x2...xn]2 [Y1 T1]2 [x1 x2...xn]2 [Y2 T2]2 [x1 x2...xn]2 [Y3 T3]2 [x1 x2...xn]2 [Y4 T4]2 . . . . . . [x1 x2...xn]2 [Ym Tm]2 . . . . . . 之後拿去用ＮＮ来train 可是这样好像只能由输入预测输出 但不知道如何反向由一个假定的Y vs T 来得到推荐的[x1 x2...xn] 可能问得有点乱 希望前辈能指点 谢谢 --

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