机器学习笔记3：贝叶斯调参优化

最新推荐文章于 2025-07-03 22:25:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40105364/article/details/81322935
本文探讨了机器学习中模型参数的重要性及调整方法。对于参数众多的情况，传统的网格搜索变得不切实际，而贝叶斯优化提供了一种高效替代方案。以XGBoost为例介绍了如何应用贝叶斯优化进行参数调优。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

机器学习的模型通常都会有很多参数，这些参数设定是否合理，对模型好坏有重要影响。

对于参数较少的模型，随机搜索，网格搜索都是可以接受的。一旦参数数量较多，则网格搜索的训练成本就会非常高。以xgboost为例介绍贝叶斯优化调参:

https://github.com/fmfn/BayesianOptimization/blob/master/examples/xgboost_example.py

 

原始论文：

https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/08/hyperparameter-tuning-in-cloud-machine-learning-engine-using-bayesian-optimization

机器学习之凸优化、贝叶斯网络、奇异值分解（SVD）
平原的博客
07-14 1490
一、凸优化 1、概念 1.1仿射集定义 1.2 凸集 1.3 锥定义 2、凸优化 二、贝叶斯网络 通过贝叶斯网络判定的条件独立 (1）形式1：head-to-head (2) 形式2：tail-to-tail (3) 形式3：head-to-tail 三、SVD奇异值分解 3.1 奇异值分解 例子： 3.2 SVD概念及理解 一、凸优化 1、概念...
【SVM预测】基于贝叶斯优化支持向量机的轴承故障诊断
qq_59747472的博客
01-15 1988
1 简介 基于贝叶斯证据框架下的支持向量机,设计了一种轴承故障诊断方法.将贝叶斯证据框架应用于SVM分类器来选取正规化参数和核参数,作为样本训练SVM分类器来确定模拟轴承故障诊断的模型.结果表明,设计的轴承故障诊断方法效果良好. 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%函数名称：特征矩阵函数 Feature_matrix2.m %%入口参数：该故障轴承情况下的时域数据Y和相应的频域数据y，以及采样点个数N和数据划分的维度大小D %%出口参数：
用贝叶斯优化 libsvm 参数
jerry003的博客
11-01 1855
用贝叶斯优化 libsvm 参数致谢Matlab 论坛 iqiukp ，原文出处，文章过于优秀，担心丢失，就人肉搬运了！1. SVM的参数2. MATLAB的贝叶斯优化函数3. 关于LIBSVM4. 实现流程4.1 数据集（以分3类的二维高斯分布数据为例)4.2 贝叶斯优化设置4.2.1 超参数的变量类型和值域设置（重点）4.2.2 K折交叉验证4.2.3 目标函数（重点）4.3 利用贝叶斯优化进行超参数寻优4.4 超参数寻优结果5 利用最优超参数重新训练 SVM 模型6 可视化最优参数下的SVM边界 致.
一文彻底搞懂贝叶斯优化：包含详细计算步骤
最新发布
m0_73914147的博客
07-03 1526
贝叶斯优化是一种基于概率模型的序列优化方法，特别适用于评估成本高昂的黑箱函数优化。其核心是通过构建目标函数的概率代理模型（如高斯过程）并利用采集函数平衡探索与利用，以最少采样找到全局最优解。基本步骤包括：初始化采样、拟合代理模型、优化采集函数选择新评估点、更新数据集并迭代。实现过程详细展示了高斯过程的建模和预测方法，以及期望改进（EI）采集函数的工作原理。该方法通过智能采样策略显著提高优化效率，广泛应用于超参数调优等场景。
强大而精致的机器学习调参方法：贝叶斯优化
weixin_30296405的博客
07-30 590
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目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息**，从而更好的调整当前的参数。 他与常规的网格搜索或者随机搜索的区别是： 贝叶斯调参采用高...
模型调参与性能优化
charie411的博客
09-05 1145
模型选择与调参 给定学习任务，有包含m个样例的数据集D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)}D=(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xm​,ym​)，我们可以选择不同的算法，而同一算法也可以配置不同的参数，从而得到不同的模型。选取模型的问题等价于寻找泛化误差最小的模型。我们将数据集划分为2个部...
机器学习笔记3：Python底层实现朴素贝叶斯
cccccyyyyy12345678的博客
07-02 415
历史文章： 1、python底层实现KNN:https://blog.youkuaiyun.com/cccccyyyyy12345678/article/details/117911220 2、Python底层实现决策树：https://blog.youkuaiyun.com/cccccyyyyy12345678/article/details/118389088 1、导入数据 使用的数据和决策树数据相同，使用贷款数据，详情如下： 导入数据步骤和之前文章提到的KNN，决策树相同，借助python自带的pandas库导
机器学习笔记：贝叶斯原理和朴素贝叶斯分类
杂文集
11-17 884
1 贝叶斯原理 p(A∣B)=p(A)×p(B∣A)p(B) p(A|B)=\frac{p(A)×p(B|A)}{p(B)} p(A∣B)=p(B)p(A)×p(B∣A)​ 提到贝叶斯大家都会想到这个计算条件概率的公式。的确，我当时做这些概率题时都是直接套公式，很少思考背后的原理。那么今天就来捋一捋吧。 首先，条件概率就是后验概率，后验概率是由先验概率和补充信息决定的。举个例子，当你看到一个有新生儿的家庭阳台上晾着粉色的小衣服，你会如何猜测这个新生儿的性别呢？ 这里的先验概率就是0.5，补充信息是粉色的小衣
机器学习 | 西瓜书学习笔记 ch07：贝叶斯分类器
Wonz
04-17 803
7.1 贝叶斯决策论（Bayesian decision theory） 贝叶斯最优分类器 贝叶斯风险 判别式 vs. 生成式 判别式（discriminative）模型 思路：直接对 P(c | x) 建模 代表 决策树 BP 神经网络 SVM 生成式（generative）模型 思路 先对联合概率分布 P(x, c) 建模，再由此获得 P(c | x) ...
机器学习（周志华）学习笔记六：贝叶斯分类器（上）
mddh_123的博客
02-24 708
本文记录对《机器学习》贝叶斯分类器部分的理解，并实现习题7.3，7.4
机器学习（周志华）学习笔记七：贝叶斯分类器（下）
mddh_123的博客
03-01 600
编写《机器学习》习题7.9、7.10时，对贝叶斯网概念有了一些理解，在此希望分享给大家。
贝叶斯优化LSSVM
04-23
贝叶斯优化最小二乘向量机，很好的优化方法，也比较少见
基于贝叶斯理论的支持向量机综述
05-06
支持向量机 ( SVM)以其坚实的理论基础 ,和在机器学习领域表现出的良好推广性能 ,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展 ,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论 ,做了大量工作 ,例如:引进贝叶斯理论中先验知识、 后验概率等概念 ,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数 w、 正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果 ,使支持向量机理论更具有实用价值。
combo:常见贝叶斯优化
04-26
公共贝叶斯优化库（COMBO） 贝叶斯优化已被证明是加速科学发现的有效工具。 但是，标准实施方式（例如scikit-learn）只能容纳少量的培训数据。 COMBO具有高效的协议，因此具有很高的可扩展性，该协议采用了Thompson采样，随机特征图，一排Cholesky更新和自动超参数调整。 技术功能在进行了描述。 所需的包 的Python 2.7.x numpy的> = 1.10 scipy> = 0.16 Cython> = 0.22.1 mpi4py> = 2.0（可选） 安装 1. Download or clone the github repository, e.g. > git clone https://github.com/tsudalab/combo.git 2. Run setup.py install > cd combo > python setu
BayesianOptimization:贝叶斯优化实践
06-19
贝叶斯优化 贝叶斯优化学习代码 什么是贝叶斯优化？ 一种使用高斯过程优化黑盒函数 f (x) 的技术（可能） 我想有效地搜索并找到 x_opt = argmax_x f (x)。 假设评估 f (x) 需要时间。程序大致如下。 t = 0，D_t = {} x_t = argmax A (x | D_t) y_t = f (x_t) D_ {t + 1} = D_t \cup {(x_t, y_t)} 到 1. 因为 t = t + 1 所以代替了难以直接优化的f(x)迭代优化 A (x | D_t)，这很容易（可能）直接优化。 A(x)被称为Acquisition函数，下面的大部分都是著名的。 最大平均值 (MM) 设 x_t 是使 GP 的后验分布的均值最大化的点 改进概率 (PI)设 x_t 是目前更新最好的概率最高的点 预期改进 (EI)让 x_t 成为最大化您可以针
什么是贝叶斯调参
彬彬侠的博客
11-14 1149
贝叶斯调参（Bayesian Optimization）是一种基于贝叶斯统计方法的全局优化算法，主要用于优化黑盒函数，特别是在没有明确解析表达式或计算开销较大的情况下进行调参。它通过建立一个概率模型，逐步地推断出最优的超参数组合。贝叶斯调参的目标是找到使目标函数最小化（或最大化）的最佳超参数配置，同时减少不必要的计算次数，适用于例如机器学习中的超参数优化问题。
机器学习(十五)：超参数调优高阶_贝叶斯优化(附代码)
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无敌小怪兽_Zz的博客
07-12 1万+
这篇文章解释了超参数优化的高阶内容 -- 贝叶斯优化的基本原理和流程，并对三种主流的贝叶斯优化库——Bayes_opt、HyperOpt 和 Optuna进行了实操演示，希望通过本文，大家能真正理解到贝叶斯优化的工作原理和如何用它来求解函数的最小值，并且学会在超参数优化任务中如何实际应用贝叶斯优化。
python svm超参数_自动化机器学习（一）超参数自动优化
weixin_34832150的博客
01-09 1484
01技术介绍自动化机器学习就是能够自动建立机器学习模型的方法，其主要包含三个方面：方面一，超参数优化；方面二，自动特征工程与机器学习算法自动选择；方面三，神经网络结构搜索。本文侧重于方面一，如何对超参数进行自动优化。在机器学习中，模型本身的参数是可以通过训练数据来获取的，这些参数属于算法的普通参数，通过数据训练获得算法合适的参数，构建强大的模型本身就是机器学习的核心目标。但是机器学习算法...
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