初学者做机器学习的大作业，想要做的复杂一些，除了大量调包套用不同的算法，还有什么办法？

Question

我是大二物理专业的学生，在做计算物理课程的大作业。做的是kaggle竞赛的高能物理问题https://www.kaggle.com/c/flavours-of-physics/overview

我们现在通过调用sklearn的包，用好几种算法实现了分类，正确率比较高，也用了分类投票器。但是，我们并没有系统地学过机器学习，因而我们只是在手动地调整这些模型的参数，然后输出正确率随这些参数的变化关系，感觉缺少自己的创造性。请问对于这个问题有什么好的调参数的方法吗？以及，初学者怎样才能在大作业中做一些有创造性的东西？（目前只剩下约2周的时间，而且期末还有很多其它事情）

Answer 1

如果想有一些创新，最好先打好基础。看你在学这门课。那么第一步就是模仿。如果可以随心所欲模仿别人工作写一个类似的，这就算成功了。这里说的模仿不是直接调用，而是自己一层一层搭建一个网络。第二步，有点想法，就去看看别人论文，只看论文文字进行复现工作。这一步达到了，就小有成就。最后要自己创新，那就把前面论文中得方法融会贯通，提出自己的见解，实现并取得好的效果。这三步一步步来，就可以达到自己有所建树和创新的效果