贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在Python中的实现：高斯过程与采集函数 大家好，今天我们来聊聊贝叶斯优化，这是一种非常强大的全局优化方法，尤其适用于目标函数计算代价昂贵，且没有显式表达式的情况。我们将深入探讨贝叶斯优化的核心组成部分：高斯过程和采集函数，并通过Python代码演示如何实现它们。 1. 贝叶斯优化简介 想象一下，你要调整一个机器学习模型的超参数，例如学习率、正则化系数等。每次评估一组超参数的性能都需要训练模型并在验证集上进行测试，这个过程可能非常耗时。传统的网格搜索或随机搜索效率较低，因为它们没有利用之前的评估结果来指导下一步搜索。 贝叶斯优化正是为了解决这类问题而生的。它通过构建目标函数的概率模型（通常是高斯过程），并利用采集函数来决定下一个要评估的点，从而在尽可能少的迭代次数内找到全局最优解。 核心思想： 代理模型（Surrogate Model）： 使用一个易于计算的概率模型（如高斯过程）来近似目标函数。 采集函数（Acquisition Function）： 根据代理模型，选择下一个最有希望改进目标函数的点。采集函数平衡了探索（expl …
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