基於高斯過程的貝葉斯優化(一)引言
閱讀本文默認具有一定的概率數理統計與隨機過程基礎。 假設我們有一個機器學習模型M（如XGBoost，SVM，神經網絡等），其超參數為記為$x_i$，則每對M進行評估的結果可記為$y_i=f(x_i) ...
原文：貝葉斯優化
目錄 簡介 貝葉斯優化框架 概率代理模型 參數模型 湯普森采樣和Beta Bernouli模型 線性模型 Linear models 非參數模型 高斯過程 常用的一些kernels 邊際似然 復雜度 sparse pseudo input Gaussian processes SPGP Sparse spectrum Gaussian processes SSGP 隨機森林 采集函數 基於提升的 ...
2019-03-13 20:33 1 2615 推薦指數：
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