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兀在matlab的代码是什么意思-Cornell-MOE:用于最先进贝叶斯优化算法的Python库,其核心在C++中实现
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2021-06-16
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兀在matlab的代码是什么的英文什么是康奈尔教育部? Cornell-MOE(Cornell-Metrics-Optimization-Engine)是一个用于贝叶斯优化(BayesOpt)的包。 它是用 Python 编写的,内部程序是用 C++ 编写的。 Cornell-MOE 提供适用于工业应用的 BayesOpt 方法的高性能实现。 除了其他 BayesOpt 软件包中提供的标准功能外,Cornell-MOE 还支持并行优化、导数优化和高性能知识梯度获取功能。 什么是贝叶斯优化 (BayesOpt)? 贝叶斯优化 (BayesOpt) 是一种解决具有挑战性的优化问题的方法。 它使用机器学习技术 () 根据过去的评估来估计目标函数,然后使用 a 来决定下一个采样的位置。 通常比其他优化方法需要更长的时间来决定在哪里采样,但使用较少的评估来找到好的解决方案。 什么时候使用 BayesOpt 是个好主意? 在以下情况下,BayesOpt 是一个不错的选择: 目标函数的每次评估都需要很长时间来评估(几分钟、几小时或几天),或者很昂贵(例如,使用 Amazon Web Services
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兀在matlab的代码是什么意思-Cornell-MOE:用于最先进贝叶斯优化算法的Python库,其核心在C++中实现 (476个子文件)
make.bat 7KB
bld.bat 1KB
mcholC.c 4KB
lbfgsC.c 2KB
solve_chol.c 2KB
lbfgsProdC.c 2KB
lbfgsAddC.c 802B
setup.cfg 447B
changelog 257B
Copyright 2KB
gpp_math_test.cpp 134KB
gpp_math.cpp 130KB
gpp_model_selection_test.cpp 73KB
gpp_knowledge_gradient_optimization_test.cpp 66KB
gpp_model_selection.cpp 63KB
gpp_linear_algebra_test.cpp 50KB
gpp_python_expected_improvement.cpp 43KB
gpp_python_knowledge_gradient.cpp 42KB
gpp_domain_test.cpp 41KB
gpp_python_knowledge_gradient_mcmc.cpp 37KB
gpp_python_model_selection.cpp 36KB
gpp_python.cpp 34KB
gpp_test_utils.cpp 33KB
gpp_knowledge_gradient_optimization.cpp 32KB
gpp_optimization_test.cpp 31KB
gpp_python_expected_improvement_mcmc.cpp 28KB
gpp_python_gaussian_process.cpp 26KB
gpp_covariance_test.cpp 26KB
gpp_linear_algebra.cpp 23KB
gpp_expected_improvement_mcmc_optimization.cpp 22KB
gpp_covariance.cpp 22KB
gpp_python_common.cpp 20KB
gpp_knowledge_gradient_mcmc_optimization.cpp 17KB
gpp_geometry_test.cpp 16KB
gpp_hyper_and_EI_demo.cpp 15KB
gpp_random_test.cpp 14KB
gpp_domain.cpp 13KB
gpp_hyperparameter_optimization_demo.cpp 13KB
gpp_expected_improvement_demo.cpp 13KB
gpp_knowledge_gradient_inner_optimization_test.cpp 12KB
gpp_python_test.cpp 10KB
gpp_test_utils_test.cpp 9KB
gpp_random.cpp 9KB
matlabprogram.cpp 7KB
gpp_exception.cpp 5KB
lbfgsb.cpp 4KB
program.cpp 4KB
arrayofmatrices.cpp 2KB
matlabmatrix.cpp 2KB
gpp_logging.cpp 1KB
matlabstring.cpp 1KB
matlabscalar.cpp 984B
matlabexception.cpp 512B
style.css 77B
Dockerfile 1KB
doxygen_config 97KB
solver_2_4.f 138KB
solver_3_0.f 127KB
linpack.f 6KB
blas.f 6KB
timer.f 1KB
qkg-demo.gif 1.66MB
dKG-demo.gif 195KB
f7.gif 30KB
f6.gif 28KB
f0.gif 26KB
f5.gif 19KB
f2.gif 15KB
f8.gif 14KB
f3.gif 14KB
f4.gif 13KB
f1.gif 5KB
.gitignore 485B
.gitignore 69B
program.h 5KB
array.h 4KB
matlabprogram.h 3KB
matlabmatrix.h 2KB
arrayofmatrices.h 2KB
matlabscalar.h 1KB
matlabstring.h 1KB
matlabexception.h 869B
gpp_math.hpp 110KB
gpp_optimization.hpp 83KB
gpp_model_selection.hpp 72KB
gpp_knowledge_gradient_optimization.hpp 69KB
gpp_expected_improvement_mcmc_optimization.hpp 69KB
gpp_knowledge_gradient_mcmc_optimization.hpp 61KB
gpp_common.hpp 32KB
gpp_test_utils.hpp 29KB
gpp_domain.hpp 22KB
gpp_covariance.hpp 19KB
gpp_exception.hpp 19KB
gpp_linear_algebra.hpp 17KB
gpp_random.hpp 16KB
gpp_geometry.hpp 13KB
gpp_python_common.hpp 12KB
gpp_linear_algebra_test.hpp 9KB
gpp_optimizer_parameters.hpp 9KB
gpp_knowledge_gradient_optimization_test.hpp 7KB
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