Python环境下的新型贝叶斯优化方法

贝叶斯优化是一种用于优化黑盒函数的强大方法，它在许多领域中都得到了广泛应用。在Python环境下，我们可以利用各种库和工具来实现贝叶斯优化。本文将介绍一种基于Python环境的新型贝叶斯优化方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装一些必要的库。在Python中，有许多库可供选择，如scikit-optimize、BayesianOptimization和GPyOpt等。这里，我们选择使用scikit-optimize库来实现贝叶斯优化。你可以使用以下命令来安装它：

pip install scikit-optimize

安装完成后，我们可以开始编写代码了。首先，导入必要的库：

import numpy as np
from skopt import gp_minimize

接下来，定义我们要优化的目标函数。这里，我们以一个简单的一维函数为例：

def