目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索，而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索 ...

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 ...

第一篇博客，浅谈自己对高斯过程和贝叶斯优化的理解，有误处欢迎指正。 一. 高斯过程回归 　　1. 高斯过程到底是个什么东西？！ 　　简单来说，高斯过程可以看成是一个函数，函数的输入是x，函数的输 ...

前面的文章大致描述了基于高斯过程(GP)贝叶斯优化的原理框架，该框架中也存在了几个参数，本篇文章简单介绍如何对他们进行估计。 首先介绍一下贝叶斯优化框架的超参数有哪些： 回忆我们将高斯过程表述为以 ...

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) ...

上节介绍过acquistion function(AC函数)是用来利用之前的信息寻找下一个$x_{t+1}$。下面介绍AC函数的具体形式： 目前主流的AC函数主要有三种Probability of ...