机器学习 | MATLAB实现Bayes贝叶斯优化机器学习模型答疑

问题汇总

问题1：想问一下贝叶斯优化最小目标值，是什么值？
问题2：想问一下贝叶斯优化目标函数？
问题3：贝叶斯优化的特点？

问题1答疑

贝叶斯优化是一种黑盒优化方法，其目标是在最小化或最大化目标函数的同时尽可能少地进行函数评估。在贝叶斯优化中，我们首先定义一个先验分布，然后使用贝叶斯定理来更新我们对目标函数的后验分布，最后使用这个后验分布来选择下一个点进行评估。
在贝叶斯优化中，我们通常会引入一个“代理模型”（也称为“响应面模型”），它是对目标函数的一个估计。代理模型可以是高斯过程（Gaussian Process, GP）或其他回归模型，其目的是在尽可能少的函数评估下，对目标函数进行拟合，并预测潜在的最小目标值。
最小目标值是指在所有可能的输入参数中，