(zz)作为 IT 从业人员，你觉得有什么工具大大提高了你的工作效率？

最新推荐文章于 2025-04-15 21:36:39 发布

aiweichou6375

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作为 IT 从业人员，你觉得有什么工具大大提高了你的工作效率？

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利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

fx666_的博客

03-15

1093

optimizableVariable('BoxConstraint', [0.1, 1000], 'Transform', 'log') % 正则化参数C（对数采样）optimizableVariable('Epsilon', [0.01, 1], 'Transform', 'none') % 容忍带宽optimizableVariable('KernelScale', [0.01, 100], 'Transform', 'log') % 核函数尺度gamma（对数采样）▶️。

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贝叶斯优化

Goon的博客

01-07

8914

文章目录前言贝叶斯定理贝叶斯优化算法概率代理模型采集函数论文中使用的BO算法概率代理模型：高斯过程采集函数：UCB小结前言如有错误，欢迎交流指正。 贝叶斯优化是一种十分有效的全局优化算法,目标是找到全局最优解.贝叶斯优化有效地解决了序贯决策理论中经典的机器智能问题:根据对未知目标函数 f 获取的信息,找到下一个评估位置,从而最快地达到最优解。实际上就是一种超参数优化方式。 贝叶斯定理图片出自论文：贝叶斯优化方法和应用综述 贝叶斯优化算法 图片出自论文：贝叶斯优化方法和应用综述 &nbsp

【模型调优】贝叶斯优化

人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享

02-27

1808

本节通过5个不同的应用场景，展示了如何利用贝叶斯优化来调优机器学习模型的超参数。这些案例涵盖了回归问题和分类问题，涉及了从传统的线性回归模型到深度神经网络（DNN）的多种技术，体现了贝叶斯优化在实际应用中的强大能力。通过合理设置超参数搜索空间并结合贝叶斯优化，我们能够在较少的实验次数中找到最优超参数配置，从而提升模型的性能。

贝叶斯优化超参数

weixin_74152658的博客

03-22

742

贝叶斯优化的工作原理是：首先对目标函数的全局行为建立先验知识（通常用高斯过程来表示），然后通过不断地添加样本点观察目标函数在不同输入点的输出，更新这个先验知识，形成后验分布。这个选择的策略通常由所谓的采集函数（Acquisition Function）来定义，比如最常用的期望提升（Expected Improvement），这样，贝叶斯优化不仅可以有效地搜索超参数空间，还能根据已有的知识来引导搜索，避免了大量的无用尝试。采集函数基于代理模型的预测，量化每个候选点的采样价值，指导下一步的试验。

贝叶斯算法：原理与应用

最新发布

A37644548的博客

04-15

619

贝叶斯算法为机器学习提供了一套强大的概率框架，能够优雅地处理现实世界中的不确定性。从简单的朴素贝叶斯到复杂的概率图模型，贝叶斯方法在各个领域都展现出了卓越的性能。随着计算技术的进步和理论的完善，贝叶斯方法必将在人工智能领域发挥更加重要的作用。

贝叶斯优化方法

qq_24951479的博客

05-30

3862

在贝叶斯优化方法出现之前，常用的优化方法包括网格搜索、随机搜索、演化算法等。贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合的结果，根据已有信息计算期望值，并选择期望值最大的组合作为最佳策略，从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。因此，我们需要在期望最大化的基础上添加一个探索项，使得算法能够探索更多的参数空间。与其他优化方法相比，贝叶斯优化方法通过建立一个高斯过程来表示未知函数，并利用加权期望的方式选择下一次采样点。然而，如果我们并不知道这个事实，我们可以使用贝叶斯优化方法来最小化该函数。

超参数优化：贝叶斯优化

悬瓴木的博客

06-28

3865

文章目录贝叶斯优化在机器学习和深度学习的使用1.项目简介2.机器学习案例2.1导入相关库2.2导入数据及数据清洗2.3拆分数据集2.4贝叶斯优化2.5使用最优参数组合重新训练模型，并进行预测3.深度学习案例3.1导入相关库3.2导入数据3.3构建模型3.4贝叶斯优化 贝叶斯优化在机器学习和深度学习的使用 1.项目简介该项目主要介绍贝叶斯优化的Python实现，使用Pycharm完成！分为机器学习和深度学习两个小案例，数据及代码文件。 2.机器学习案例 2.1导入相关库 import pandas as

贝叶斯优化算法（Bayesian optimiazation）

qq_41968196的博客

10-22

8457

例如我们想调logistic回归的正则化超参数，就把黑箱函数设置成logistic回归，自变量为超参数，因变量为logistic回归在训练集准确度，设置一个可以接受的黑箱函数因变量取值，例如0.95，得到的超参数结果就是可以让logistic回归分类准确度超过0.95的一个超参数。但是和网格搜索的快速版（非自动版）相似，结果也是没法保证的。利用(exploitation)：简单来说就是尽量选择靠近已知点的点为下一次用于迭代的参考点，即尽量挖掘已知点周围的点，点的分布会出现一个密集区域，容易进入局部最大。

[机器学习] 超参数优化算法-SuccessiveHalving, BH与BOHB

摩登都市天空---专栏

12-14

8206

一传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢，所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和随机搜索(Random Search,RS)。但是GS和RS这两种方法总归是盲目地搜索，所以贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO) 算法闪亮登场。BO算法能很好地吸取之前的超参数的经验，更快更高效地最下一

基于贝叶斯优化支持向量机的轴承故障诊断（包括与网格搜索算法和遗传算法优化的对比）.zip

06-26

在本项目中，我们主要探讨了利用贝叶斯优化支持向量机（SVM）进行滚动轴承故障诊断的方法，并将其效果与传统的网格搜索算法和遗传算法优化的SVM进行了对比。这个压缩包文件包含了相关研究的详细过程和结果，旨在为...

MATLAB中利用贝叶斯优化算法调整CNN超参数实现多特征输入分类模型

04-06

内容概要：本文详细介绍了如何使用贝叶斯优化算法在MATLAB环境中优化卷积神经网络(CNN)的超参数，如隐含层个数和学习率，从而提高多特征输入单输出的二分类或多分类模型的性能。文中不仅提供了完整的代码实现，还...

贝叶斯优化LSTM算法在MATLAB代码中的应用与实现,贝叶斯优化LSTM算法实现详解：matlab代码实践与应用,贝叶斯优化LSTM代码 matlab代码 ,贝叶斯优化; LSTM代码; Mat

02-18

贝叶斯优化算法是一种在机器学习和统计学中被广泛应用的优化技术，尤其适用于优化计算成本高和黑盒函数的场景。该算法基于贝叶斯推断原理，通过构建目标函数的概率模型，并利用该模型来指导搜索过程，以期找到最优解...

超参数优化 - 贝叶斯优化的实现

weixin_60200880的博客

07-23

2674

实现贝叶斯优化的库：bayesian-optimization，hyperopt，optuna。目标函数的值即𝑓(𝑥)的值。贝叶斯优化会计算𝑓(𝑥)在不同𝑥上的观测值，因此𝑓(𝑥)的计算方式需要被明确。在HPO过程中，我们希望能够筛选出令模型泛化能力最大的参数组合，因此𝑓(𝑥)应该是损失函数的交叉验证值或者某种评估指标的交叉验证值。① 目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据、算法等超参数以外的元素，、② 超参数的输入值只能是浮点数，不支持整数与字符串。

超参数优化

WilenWu

02-22

2246

我们使用dict()说明用于分类参数，返回options 中的元素返回 (probability, option) 元素对返回区间 [low, upper) 内的随机整数均匀返回 low, high 之间的浮点数均匀返回 low, high 之间的浮点数，适用于离散值均匀返回 low, high 之间均的整数，适用于离散值对数均匀返回 elow,ehigh之间浮点数对数均匀返回 elow, ehigh之间浮点数，适用于离散值正态分布返回实数正态分布返回实数，适用于离散值。

参数优化算法总结

A080807的博客

03-27

6205

参数优化算法是机器学习和优化领域中的重要组成部分，用于寻找最优的参数配置以最大化或最小化某个指定的目标函数。以下是一些常见的参数优化算法，它们可以根据不同的原理和特点进行归类。

利用贝叶斯超参数优化，提升模型效果更科学（附Python代码）

m0_59596937的博客

12-11

3345

目标函数接受一组超参数C和gamma作为输入，并返回在鸢尾花数据集上使用RBF核的支持向量分类器的负准确性。其中，C是正则化参数，gamma是RBFpoly和sigmoid核的核系数。核系数的详细信息对我们的流程并不关键，可以在这里找到。然后，我们使用load_iris加载鸢尾花数据集，并将数据分为训练集和测试集。数据准备好后，训练支持向量分类器，并返回在测试集上的负准确性。在这一步，我们定义超参数搜索空间的边界。我们创建一个形状为(2, 2) 的NumPy数组bounds。

超参数优化 - 贝叶斯优化基础方法

weixin_60200880的博客

07-22

1369

在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：① 定义需要估计的𝑓(𝑥)以及𝑥的定义域。②取出有限的n个𝑥上的值，求解出这些𝑥对应的𝑓(𝑥)（求解观测值）。③ 根据有限的观测值，对函数进行估计（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该估计𝑓*上的目标值（最大值或最小值。④ 定义某种规则，以确定下一个需要计算的观测点。并持续在②~④步骤中进行循环，直到假设分布上的目标值达到我们的标准，或者所有计算资源被用完为止（例如，最多观测m次，或最多允许运行t分钟）。

python贝叶斯优化算法代码

05-09

贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化算法，可以用于求解黑盒函数的最优解。Python中有很多库可以实现贝叶斯优化算法，其中比较常用的是scikit-optimize和BayesianOptimization。 scikit-optimize库实现了多种全局优化算法，其中包括贝叶斯优化算法。以下是一个简单的示例代码： ``` from skopt import gp_minimize from skopt.space import Real def objective(x): return (x-2)**2 + (x+3)**2 space = [Real(-10, 10, name='x1'), Real(-5, 5, name='x2')] res = gp_minimize(objective, space) print("Minimum value found: %f" % res.fun) print("Minimum location found: ", res.x) ``` 在这个例子中，我们定义了一个目标函数objective，该函数接受一个长度为2的向量作为输入，并返回一个标量输出。我们使用gp_minimize函数来最小化这个函数，并指定搜索空间为两个连续变量x1和x2。最终，我们得到了最小值和最小值所在位置的输出。 BayesianOptimization库也提供了一个类似的API，以下是一个简单的示例代码： ``` from bayes_opt import BayesianOptimization def objective(x, y): return -(x**2 + (y-1)**2) pbounds = {'x': (-10, 10), 'y': (-5, 5)} optimizer = BayesianOptimization( f=objective, pbounds=pbounds, random_state=1, ) optimizer.maximize(n_iter=10) print(optimizer.max) ``` 在这个例子中，我们定义了一个目标函数objective，该函数接受两个连续变量x和y作为输入，并返回一个标量输出。我们使用BayesianOptimization类来最大化这个函数，并指定搜索空间为两个变量x和y。最终，我们得到了最大值和最大值所在位置的输出。