基于高斯过程的贝叶斯优化(一)引言
阅读本文默认具有一定的概率数理统计与随机过程基础。 假设我们有一个机器学习模型M（如XGBoost，SVM，神经网络等），其超参数为记为$x_i$，则每对M进行评估的结果可记为$y_i=f(x_i) ...
原文：贝叶斯优化
目录 简介 贝叶斯优化框架 概率代理模型 参数模型 汤普森采样和Beta Bernouli模型 线性模型 Linear models 非参数模型 高斯过程 常用的一些kernels 边际似然 复杂度 sparse pseudo input Gaussian processes SPGP Sparse spectrum Gaussian processes SSGP 随机森林 采集函数 基于提升的 ...
2019-03-13 20:33 1 2615 推荐指数：
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