贝叶斯优化

Bayesian Optimization是一种基于贝叶斯统计的全局优化方法，旨在通过构建目标函数的概率模型来高效地寻找最优解。该方法特别适用于评估成本高昂且导数不可用的黑盒函数优化问题。其核心在于利用先验知识和观测数据不断更新后验分布，从而指导后续采样点的选择，以最小化搜索次数达到优化目标。Bayesian Optimization在机器学习超参数调优、实验设计、工程优化等领域具有重要应用价值。