BayesianOptimization:贝叶斯优化实践-源码

上传者: 42144201 | 上传时间: 2021-11-18 16:11:05 | 文件大小: 6KB | 文件类型: -
贝叶斯优化 贝叶斯优化学习代码 什么是贝叶斯优化? 一种使用高斯过程优化黑盒函数 f (x) 的技术(可能) 我想有效地搜索并找到 x_opt = argmax_x f (x)。 假设评估 f (x) 需要时间。程序大致如下。 t = 0,D_t = {} x_t = argmax A (x | D_t) y_t = f (x_t) D_ {t + 1} = D_t \cup {(x_t, y_t)} 到 1. 因为 t = t + 1 所以代替了难以直接优化的f(x)迭代优化 A (x | D_t),这很容易(可能)直接优化。 A(x)被称为Acquisition函数,下面的大部分都是著名的。 最大平均值 (MM) 设 x_t 是使 GP 的后验分布的均值最大化的点 改进概率 (PI)设 x_t 是目前更新最好的概率最高的点 预期改进 (EI)让 x_t 成为最大化您可以针

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