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機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化
包郵 機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化
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機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化 版權(quán)信息
- ISBN：9787302684695
- 條形碼：9787302684695 ; 978-7-302-68469-5
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化 內(nèi)容簡介
"在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，優(yōu)化的核心目標(biāo)是用*少的計算資源獲取*準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果——無論是規(guī)劃*短配送路線、確定**定價策略，還是生成*精準(zhǔn)的推薦。當(dāng)傳統(tǒng)方法因效率低下或成本過高而顯得力不從心時，貝葉斯優(yōu)化可以利用概率論的知識，為高效調(diào)優(yōu)機器學(xué)習(xí)函數(shù)、算法及超參數(shù)提供革命性的解決方案。 《機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化》一書將教你如何運用貝葉斯方法創(chuàng)建高效的機器學(xué)習(xí)流程。本書呈現(xiàn)了處理大型數(shù)據(jù)集、調(diào)優(yōu)超參數(shù)以及探索復(fù)雜搜索空間的實用技巧。書中內(nèi)容生動有趣，包含豐富的插圖和引人入勝的實例，如優(yōu)化咖啡的甜度、天氣預(yù)測建模，甚至用科學(xué)邏輯揭秘超自然現(xiàn)象。你將學(xué)會多目標(biāo)決策場景下的資源分配策略、成本敏感型問題的量化決策方法，以及成對比較問題的概率建模技巧。● 針對稀疏和大數(shù)據(jù)集的高斯過程 ● 超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略 ● 高性能參數(shù)區(qū)域的識別方法 ● 基于PyTorch/GPyTorch/BoTorch的代碼實現(xiàn)"
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