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贝叶斯超参数优化算法-学习笔记

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

贝叶斯超参数优化算法-学习笔记

本文介绍三个实现贝叶斯优化的库,分别是:

  1. beyesian-optimization,实现基于高斯过程的贝叶斯优化,适合大量连续型参数构成,避免大量离散型参数
  2. hyperopt,实现基于TPE的贝叶斯优化,不支持基于高斯过程的贝叶斯优化
  3. optuna,实现基于各类算法的贝叶斯优化,代码简洁,灵活性好。

三个库的安装方法:

  • beyes_opt
pip install bayesian-optimization
#conda install -c conda-forge beyesian-optimization
pip download -d bayesian bayesian-optimization #下载所有的依赖包
  • Hyperopt
pip install hyperopt
  • optuna
pip install optuna
#conda install -c conda forge optuna
pip insatll scikit-optimize #optuna辅助包安装

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