作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...) mac and win10 with anaconda 問題類別:(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 問題內容: 大家好 小弟目前在自學python 跟ＭＬ 工作上希望能利用ＭＬ協助調整實驗參數 目前想找相關的實際例子來學習 但不太確定關鍵字或是相關的例子怎麼找 希望前輩們能提示 工作上 一個實驗控制的參數 有 x1 x2 x3...xn 輸出的指標可以做成一個 曲線 比如 Y vs T (比如多少溫度 就產出多少東西) 進行了許多次實驗還是條不到好的曲線 想詢問是否可以藉由模型跟期望的Y vs T曲線 來得到推薦的[x1, x2,...xn]？ 自己本來想的是 每次實驗的輸入輸出資料整理成下面的結構 (Y1,Y2...Ym) and (T1, T2 ....Tm)畫出的曲線就是實驗指標 [ ]i i=第i次實驗 x1..xn 每次實驗有n個參數 Y1 T1...Ym Tm 輸出成果曲線有m個點 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來train 可是這樣好像只能由輸入預測輸出 但不知道如何反向由一個假定的Y vs T 來得到推薦的[x1 x2...xn] 可能問得有點亂 希望前輩能指點 謝謝 --

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