文件名称：BayesianOptimization:贝叶斯优化实践
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-09 06:54:58
Python
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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BayesianOptimization-master
----GaussianProcess.py(7KB)
----animation.py(5KB)
----README.md(2KB)
----BayesianOptimization.py(3KB)