BayesOpt: 高效的贝叶斯优化工具箱

BayesOpt: 高效的贝叶斯优化工具箱

bayesopt BayesOpt: A toolbox for bayesian optimization, experimental design and stochastic bandits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayesopt

项目基础介绍和主要编程语言

BayesOpt 是一个高效的贝叶斯优化工具箱，主要用于非线性优化、实验设计和超参数调优。该项目由 Ruben Martinez-Cantin 开发，并在 GitHub 上开源。BayesOpt 支持多种编程语言，包括 C++、Python 和 MATLAB，使其在不同开发环境中都能得到广泛应用。

项目核心功能

BayesOpt 的核心功能是通过贝叶斯优化方法来构建未知函数的代理模型，并利用主动学习策略选择最有潜力的查询点，从而实现高效的非线性优化。具体功能包括：

• 贝叶斯优化：使用贝叶斯方法构建代理模型，优化非线性函数。
• 实验设计：支持实验设计，帮助用户在有限的资源下获得最佳实验结果。
• 超参数调优：适用于机器学习和深度学习中的超参数优化。
• 随机 bandits：支持随机 bandits 问题，适用于在线学习和强化学习场景。

项目最近更新的功能

BayesOpt 最近更新的功能包括：

• 性能优化：对核心算法进行了性能优化，提高了计算效率。
• 多语言支持：进一步增强了 Python 和 MATLAB 接口的稳定性，并添加了新的功能。
• 文档更新：更新了在线文档，提供了更详细的安装指南和使用说明。
• Bug 修复：修复了多个已知的 bug，提升了项目的稳定性和可靠性。

通过这些更新，BayesOpt 在非线性优化和实验设计领域保持了其领先地位，并为开发者提供了更加强大和易用的工具。

bayesopt BayesOpt: A toolbox for bayesian optimization, experimental design and stochastic bandits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayesopt