调整参数 - 机器学习答案

【问题标题】：Adjusting parameter - Machine learning调整参数 - 机器学习
【发布时间】：2014-08-27 14:16:50
【问题描述】：

我正在逐包远程传输一些数据。在发送每个数据包之前，我需要睡眠一段时间（毫秒）。传输每个文件后，我有一个反馈：失败或成功。当然，由于延迟越小，我的成功率就会越小，但是转移的时间会更少。我的目标是自动调整电流延迟，使平均成功率等于某个常数（比如 98%）。我直觉地假设：

您会建议哪些算法来有效地（从学习时间、记忆的角度）找到最佳参数值？

【问题讨论】：

建议您计算过去 10 或 100 个样本的运行平均成功率，然后根据该平均值决定是否增加或减少当前延迟，而不是单独查看每个最近的结果.
与其使用特定百分比，不如使用一系列值，例如 97-99%。再一次可能意味着98-100％的范围）。二进制搜索应该可以很好地接近范围。一旦在范围内，@user1990169 的建议应该会很有效。

【解决方案1】：

您实质上是在描述网络拥塞解决方案。查看http://en.wikipedia.org/wiki/Network_congestion_avoidance#Avoidance 了解有关该主题的更多信息。

一种可能非常适合您的算法是减少每次成功传输后的等待时间。在传输不成功后，增加时间（通过设定的量或动态地）并无限期地重复。我希望我能记住这个算法的具体名称，但目前它正在逃避我。

请注意，如果您真的通过网络发送包，而不仅仅是播放网络，“最佳”不是一个常数，因为网络总是处于变化状态。

【讨论】：