基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

公共贝叶斯优化库（COMBO） 贝叶斯优化已被证明是加速科学发现的有效工具。 但是，标准实施方式（例如scikit-learn）只能容纳少量的培训数据。 COMBO具有高效的协议，因此具有很高的可扩展性，该协议采用了Thompson采样，随机特征图，一排Cholesky更新和自动超参数调整。 技术功能在进行了描述。 所需的包 的Python 2.7.x numpy的> = 1.10 scipy> = 0.16 Cython> = 0.22.1 mpi4py> = 2.0（可选） 安装 1. Download or clone the github repository, e.g. > git clone https://github.com/tsudalab/combo.git 2. Run setup.py install > cd combo > python setu

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

mlrMBO：R中的贝叶斯优化和基于模型的优化的工具箱

基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）

时序预测_Bayes贝叶斯推理_优化LSTM预测Matlab实现(含完整源码+数据) Matlab实现了随机波动率模型(包括LSTM-SV, SV等)的贝叶斯推理、预测和模拟。

这是一个简单的应用LSTM在Pytorch文本分类任务上，使用贝叶斯优化超参数调优。 【配置】 可以在src/constants.py文件中设置各种超参数。 每个变量的说明如下。 注意，对于贝叶斯优化，要调优的超参数应该以元组的形式传递。 你可以将参数设置为一个元组或一个特定的值。 前者意味着该论证将被纳入贝叶斯优化的主题，而后者意味着它不应被纳入。 【操作运行】 参考代码中的项目说明文件，按照说明一步步操作

贝叶斯优化CNN-RNN时间序列预测（Matlab完整程序） 贝叶斯优化CNN-LSTM时间序列预测（Matlab完整程序） 贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测（Matlab完整程序）

改进贝叶斯优化算法在图像分割中应用，毕晓君，彭伟，图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域。本文将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割，利用其较好的寻优能力

MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b及以上， 程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。