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下文将提供贝叶斯优化的深入介绍，并讨论来自论文的工作及其中的一些实验结果。贝叶斯优化贝叶斯优化是一种解决最优化问题的技术，其中未知形式的目标函数（即在线度量）不会有解析解，且它只能通过一些耗时的运算（即随机试验）评估出来。
今天来讲讲贝叶斯优化，一年半前在github的博客上曾经写过，也做了点相关的工作（虽然最后没发出去，让别人先发了）。希望这篇博客能够让你无痛理解贝叶斯优化，记得点赞！贝叶斯优化什么既然是优化，就有优化…
一、简介贝叶斯优化用于机器学习调参由J.Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。
贝叶斯优化具有高斯过程的贝叶斯全局优化的纯Python实现。PyPI（点）：$pipinstallbayesian-optimization来自conda-forge频道的Conda：$condainstall-cconda-forgebayesian-optimization这是基于贝叶斯推理和高斯过程的受约束的全局优化程序包，它试图在尽可能少的迭代中找到未知函数的最大值。
贝叶斯优化的基本部分也适用于Python中实现不同算法的许多库。从手动切换到随机或网格搜索只是一小步，但要将机器学习提升到新的水平，需要一些自动形式的超参数调整。贝叶斯优化是一种易于在Python中使用的方法，并且可以比随机搜索返回更好的结果。
那么贝叶斯优化是如何处理这一问题的呢？1.详细算法Sequentialmodel-basedoptimization(SMBO)是贝叶斯优化的最简形式，其算法思路如下：下面详细介绍一下上图中的算法：1.Input:\(f\):就是那个所谓的黑盒子，即输入一组超参数，得到一个输出值。
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贝叶斯优化方法和应用综述=相关下载链接：//download.csdn.net/download/walleit/10628471?utm_source=...
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