贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种基于原理且高效的全局优化技术，适用于代价高昂的黑盒函数优化问题。该方法通过在目标函数上设置先验分布，并利用昂贵的函数评估结果更新先验，形成后验预测分布。后验分布结合获取函数指导下一步的观测位置，平衡已知高性能区域的利用与未知信息区域的探索，从而实现优化目标。贝叶斯优化在机器学习参数调优、机器人学及工程设计等领域具有重要应用价值。