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acquisition函式選擇乙個最優點xt，然後(xt,f(xt))新增到資料裡重新fit乙個新的gp
acquisition函式可能有最大化提公升概率(poi)，最大化提公升量(ei)，最大化置信上界(ucb)
exploit和explore
隨機幾個種子點作為初值，計算l-bfgs看能不能超越上面acquisition函式選出的最大值
不斷重複上述過程，獲得最大的f(x)
1.通俗理解貝葉斯優化
2.貝葉斯優化(原理+**解讀)
3.說說高斯過程
4.貝葉斯優化
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...
貝葉斯 01 初識貝葉斯
分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 最先知道貝葉斯公式還是四年前的概率論和數理統計課上，時間也很久了，具體內容早已經忘記，不過畢竟曾經學過，重新看過還是得心應手的。大概用兩三篇的內容來介紹一下貝葉斯，以及機器學習中很重要的一部分 樸...