貝葉斯優化這種東西感覺真的簡單又好用。一般在github上搜尋 python配套的最高星的就可以，不過他的說明感覺對於很多暴躁老哥的（比如我）看得有點暈。言歸正傳，主要我需要對某些觀察點進行處理，然後選擇下一步選點策略下的更新點，黑盒函式是乙個真正的「黑盒」，我這裡直接用notebook來看， 直接參考
優化器定義：
點更新策略：
加入觀察點：
完畢，手動更新迭代即可，適用於部分很難整合的黑盒函式結果//
貝葉斯優化
中使用的bo演算法 小結如有錯誤，歡迎交流指正。貝葉斯優化是一種十分有效的全域性優化演算法,目標是找到全域性最優解.貝葉斯優化有效地解決了序貫決策理論中經典的機器智慧型問題 根據對未知目標函式 f 獲取的資訊,找到下乙個評估位置,從而最快地達到最優解。實際上就是一種超引數優化方式。出自 貝葉斯優化方...
貝葉斯優化
比如我們已知函式y f x 那我們想知道f x 的最大值，x argmax 我們使用高斯過程gp作為 函式去 f x 根據一些已有的一些初始 xi,yi 去fit乙個gp 根據已有的高斯過程,隨機取樣m個點，對這m點可以使用上一步的gp去 每個點的mean和std,得到每個點處的高斯分布，根據acq...
貝葉斯優化引數
貝葉斯優化 貝葉斯優化用於機器學習調參由j.snoek 2012 提出，主要思想是，給定優化的目標函式 廣義的函式，只需指定輸入和輸出即可，無需知道內部結構以及數學性質 通過不斷地新增樣本點來更新目標函式的後驗分布 高斯過程,直到後驗分布基本貼合於真實分布。簡單的說，就是考慮了上一次引數的資訊 從而...