网格搜索中的最佳参数范围？

网格搜索中的最佳参数范围是指在机器学习模型调参过程中，通过遍历给定的参数组合，寻找最佳的参数取值范围。网格搜索是一种穷举搜索方法，它会尝试所有可能的参数组合，并通过交叉验证来评估每个参数组合的性能，最终选择性能最佳的参数组合作为模型的最佳参数。

在网格搜索中，我们需要指定每个参数的取值范围。通常，我们会根据经验或领域知识来设定参数的范围。参数的范围可以是离散的，也可以是连续的。对于离散参数，我们可以列举出所有可能的取值；对于连续参数，我们可以指定一个起始值和结束值，并设定一个步长来进行取值。

举例来说，假设我们要调整一个支持向量机（SVM）模型的两个参数：C和gamma。我们可以设定C的范围为[0.1, 1, 10]，gamma的范围为[0.01, 0.1, 1]。网格搜索会遍历所有可能的参数组合，比如(C=0.1, gamma=0.01)，(C=0.1, gamma=0.1)，(C=0.1, gamma=1)，(C=1, gamma=0.01)，以此类推。然后，通过交叉验证评估每个参数组合的性能，最终选择性能最佳的参数组合作为模型的最佳参数。

在腾讯云的机器学习平台上，可以使用AutoML工具进行网格搜索调参。AutoML提供了自动化的模型选择和参数调优功能，可以帮助用户快速找到最佳的参数组合。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的AutoML产品页面：AutoML产品介绍

注意：本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。