Экспериментируя с простейшей задачкой машинного обучения я обнаружил, что интересно было бы подобрать в довольно широком диапазоне значения 18 гиперпараметров одновременно. В моём случае всё было на столько несложно, что задачку можно было бы взять и грубой компьютерной силой.
Обучаясь чему-то мне бывает очень интересно изобрести какой-нибудь велосипед. Иногда получается реально придумать что-то новое. Иногда обнаруживается, что все придумано до меня. Но даже если я всего лишь повторю путь пройденный за долго до меня, в награду я часто получаю понимание глубинных механизмов алгоритмов их возможностей и внутренних ограничений. К чему и вас приглашаю.
В Python и DS я, сказать мягко, новичок, и многие вещи, которые можно реализовать в одну команду по своей старой программистской привычке делаю кодом, за что Python наказывает замедлением даже не в разы, а на порядки. Поэтому весь свой код я выкладываю в репозиторий. Если знаете как реализовать сильно эффективнее — не стесняйтесь, правьте там, или пишите в комментариях. https://github.com/kraidiky/GDforHyperparameters
Тем, кто уже крутой датасатанист, и всё в этой жизни попробовал небезинтересна будет, я полагаю, визуализация процесса обучения, которая применима не только к этой задачке.