贝叶斯算法基本原理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了贝叶斯算法基本原理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

def BayesianOptimization(target,x,Y):
    IF 初始化?
        Yes: 
            xold为已知的所有点中目标函数取得最大值的自变量值
            IF target(xold)>Y?     
                Yes:   return xold,target(xold)    #撞了大运,还没开始迭代就结束了
                No:    Pass
        No:  随机初始化
    While    target(xnew)<Y:
        利用PF(高斯过程回归)求解未知点(在事先定义的自变量范围内,有成千上万个未知点)的均值与方差
        利用AC(EI或PI或UCB)找到贝叶斯优化器猜测的最大值的点xnew,一般是AC函数最大点
    return   xnew,target(new)

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-426489.html

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