Python数据挖掘与机器学习实战
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机器学习:贝叶斯和优化方法 英文版PDF 评分:
Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective
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机器学习:贝叶斯和优化方法(英文文字)
2018-12-27介绍贝叶斯机器学士的最佳英文著作,英语不好的朋友可以慢慢消化
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AAAI2022最新「贝叶斯优化」教程.rar
2022-03-08国际人工智能会议AAAI 2022论文将在全程线上举办,时间在 2 月 22 日-3 月 1 日,本届大会也将是第 36 届 AAAI 大会。大会涵盖了众多最近研究Tutorial报告,来自Jana Doppa等学者共同做了关于贝叶斯优化的进展报告,非常值得关注! 许多工程和科学应用,包括自动机器学习(例如,神经结构搜索和超参数调优),都需要做出设计选择,以优化一个或多个昂贵的评估目标。一些例子包括调整编译器的旋钮,以优化一组软件程序的性能和效率; 设计新材料以优化强度、弹性和耐久性;并设计硬件优化性能,功率和面积。贝叶斯优化(BO)是一种有效的框架,用于解决函数求值昂贵的黑盒优化问题。BO的核心思想是利用真实的实验数据建立一个廉价的替代统计模型(如高斯过程);并利用它来智能地选择实验序列或使用采集函数的功能评估,例如期望改进(EI)和上置信度界限(UCB)。对于连续输入空间,在单保真度设置(即,实验昂贵且函数评估准确)的单目标优化中,有大量关于BO的工作。然而,BO近年来的工作已经集中在更具挑战性的问题设置,包括多目标优化;利用多保真度函数评估进行优化(不同的资源成本和评估的准确性)
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机器学习 贝叶斯机器学习 贝叶斯
2009-12-31贝叶斯推理提供了一种概率手段,基于如下的假定:待考察的量遵循某概率分布,且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理,以作出最优的决策。 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定量的方法 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了基础,也为其他算法的分析提供了理论框架
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2016-11-06这本书是从贝叶斯和最优化角度研究机器学习,2015年出版,英文资料,较为珍贵
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2020-06-28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。
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2021-05-21matlab的egde源代码“ matlab”文件夹具有S. Theodoridis出色的“机器学习:贝叶斯和优化视角”(2015)的官方Matlab代码。 Elsevier存储了代码(我不信任他们将代码保存在那里)。
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Mathwork+Matlab+编程手册
2023-08-25Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University