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Titlebook: Bayesian Optimization and Data Science; Francesco Archetti,Antonio Candelieri Book 2019 The Author(s), under exclusive license to Springer

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樓主: CILIA
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發(fā)表于 2025-3-25 03:20:48 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 08:00:53 | 只看該作者
B. A. Sullenger,R. R. White,C. P. Rusconit.?. introduces the sequential optimization method known as Thompson sampling, also based on GP; finally, Sect.?. presents other probabilistic models which might represent, in some cases, a suitable alternative to GP.
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發(fā)表于 2025-3-25 13:49:53 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 17:35:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 20:42:18 | 只看該作者
Book 2019will help bring readers to a full understanding of the basic Bayesian Optimization framework and gain an appreciation of its potential for emerging application areas. It will be of particular interest to the data science, computer science, optimization, and engineering communities..
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發(fā)表于 2025-3-26 00:14:57 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 04:39:48 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 09:21:40 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 16:33:51 | 只看該作者
Software Resources,nt non-Bayesian global optimization software. The software in this section refers, basically, to the box-constrained case, with the exception of Predictive Entropy Search with Constraints (PESC) which is included in the open source package Spearmint (.).
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發(fā)表于 2025-3-26 17:38:46 | 只看該作者
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