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搜索资源列表

  1. 基于决策图的贝叶斯优化DBOA

  2. 本程序是对基于决策图的贝叶斯优化方案用C-C++编写的程序代码，程序是控制台应用程序，在VC环境中能够顺利运行。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：158720
    • 提供者：lishenfreeman

  1. 贝叶斯优化方法和应用综述

  2. 贝叶斯优化方法和应用综述=

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：833536
    • 提供者：walleit

  1. 超参数优化：贝叶斯优化.zip

  2. 压缩包为贝叶斯优化在机器学习和深度学习中应用的小案例，里包含： (1)data:iris.csv和mnist.npz; (2)贝叶斯优化_ML.py; (3)贝叶斯优化_DL.py。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：lenglingling

  1. 贝叶斯优化全套代码—改-添加使用教程

  2. 贝叶斯优化是机器学习中一部分，由于网格搜索法效果不好，才选择贝叶斯优化，涉及到参数寻优的都可以用此方法，效率高并且有效性强。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-29
    • 文件大小：18432
    • 提供者：qq_38597069

  1. bayesopt4ros:ROS的贝叶斯优化包-源码

  2. 贝叶斯Opt4ROS 由苏黎世联邦理工学院的组开发的针对ROS的贝叶斯优化程序包。 关于发展状况的重要说明 该项目正在积极开发中。 因此，您可能会在没有任何警告的情况下遇到重大更改（对不起）。 一旦有了一个稳定的版本，我们将标记相应的提交。 待办事项清单 [CI]设置一些基本的单元测试 [CI]设置一些基本的集成测试 [CI]设置基本的GitHub操作 [BO]实施预期的改进采购功能 [BO]实现最大值熵搜索获取功能 [BO]将输入空间缩放为单位（超级）多维数据集 [BO]将输出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42160645

  1. catrbo:此存储库包含用于“成本意识”信任区域贝叶斯优化的代码-源码

  2. 卡特波 此存储库包含用于“成本意识”信任区域贝叶斯优化的代码 运行优化代码 请参阅objective_function README，运行目标函数服务器 为了运行优化代码，请运行python code/main.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：484352
    • 提供者：weixin_42181545

  1. Deep-Learning-Models-Optimization:使用深度学习和贝叶斯优化进行超参数调整-源码

  2. 深度学习模型优化 使用深度学习和贝叶斯优化进行超参数调整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：129024
    • 提供者：weixin_42133918

  1. 深度图贝叶斯优化的深度神经架构搜索

  2. 深度图贝叶斯优化的深度神经架构搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38703669

  1. RRembo：R中的随机EMbedding贝叶斯优化-源码

  2. 伦博 R中的随机EMbedding贝叶斯优化 RRembo需要eaf 1.9版，可从。 该文档是使用roxygen2生成的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42152298

  1. 一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

  2. 一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_38526650

  1. update_structural_finite_element_models：汽车车身设计的贝叶斯优化-源码

  2. 有限元分析 验证和更新用于动态分析的结构有限元模型 汽车车身设计的贝叶斯优化 随着计算技术的发展，可以生成更复杂的有限元（FE）模型来模拟参考模型的动态响应。 结构动态响应的一种度量是通过其固有频率和众数形状。 因此，有必要使用相关技术来验证FE数据，以确保其准确预测参考数据。 两种标准的相关技术是模态保证标准（MAC）和正交性检查（ORTHO），其结果可用于执行FE模型的更新，以最小化FE与参考数据之间的差异。 本文提出了Java图形用户界面（GUI）的实现，其中可以将这样的FE和参考模型数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42129300

  1. GANPPBO：将GANSpace和投影优先贝叶斯优化技术相结合的研究项目，用于在生成的图像中对用户偏好进行建模-源码

  2. GANspace + PPBO项目 主意 交互式AI的概率交互式用户模型 基于2个项目： GANSpace 投影优先贝叶斯优化（PPBO） 创意公式：使用贝叶斯优化调整图像生成模型（GAN）以遵循用户的偏好。 设置 安装anaconda或miniconda 创建环境： conda create -n ganppbo python=3.7 激活环境： conda activate ganppbo 打开项目目录： cd GANPPBO 安装依赖项： conda env update -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42131414

  1. tabular_baselines：XGBoost算法与Hyperband加贝叶斯优化（BOHB）相结合，用于超参数优化-源码

  2. 表格基线 不同的表格基线算法与超频带加贝叶斯优化（BOHB）相结合，用于超参数优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42134097

  1. pybo：用于模块化贝叶斯优化的Python包-源码

  2. bo 用于模块化贝叶斯优化的Python软件包。 该程序包提供了对可能的噪声损坏函数f进行优化的方法。 特别是，此程序包使我们可以优先考虑f的可能行为并选择点，以便收集有关函数及其最大值的信息。 安装 安装此软件包的最简单方法是运行 pip install -r https://github.com/mwhoffman/pybo/raw/master/requirements.txt pip install git+https://github.com/mwhoffman/pybo.git

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_42160376

  1. 贝叶斯优化：跳板数据科学职业跟踪机器学习应用18.2 6贝叶斯优化-源码

  2. 贝叶斯优化 跳板/数据科学职业生涯轨迹/机器学习应用程序/ 18.2 / 6贝叶斯优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42144366

  1. 一种基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法

  2. 一种基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656297

  1. mlrMBO：R中的贝叶斯优化和基于模型的优化的工具箱-源码

  2. mlrMBO：R中的贝叶斯优化和基于模型的优化的工具箱

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121754

  1. BayesianOptimization.jl：用于黑盒函数的贝叶斯优化的julia包-源码

  2. BayesianOptimization.jl：用于黑盒函数的贝叶斯优化的julia包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42174098

  1. BayesianOptimization.jl：Julia的贝叶斯优化-源码

  2. BayesianOptimization.jl：Julia的贝叶斯优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42120405

  1. 圣地亚哥：迭戈：数据输入，智能输出。 一个快速的框架，支持快速构建自动学习任务。 只需创建一个自动学习研究（Study）并生成相关试验（试验）。 然后运行代码并获得机器学习模型。 使用Scikit-learn API词汇表，贝叶斯优化和遗传

  2. 地亚哥 迭戈：数据输入，智能输出。 一个快速的框架，支持快速构建自动学习任务。 只需创建一个自动学习研究（ Study ）并生成相关试验（ Trial ）。 然后运行代码并获得机器学习模型。 使用Scikit-learn API，使用贝叶斯优化和遗传算法进行自动化机器学习。 受到和启发。 由研究训练的分类器。 支持scikit-learn api的AutoML分类器。 支持导出模型并直接使用。 使用贝叶斯优化和遗传算法的超参数优化 支持存储/合并算法和LUS采样方法进行预处理 支持s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_42149145
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