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貝葉斯優(yōu)化幫助您快速準確地找到最佳的機器學習模型配置。通過這本實用指南，將其先進技術(shù)付諸實踐。在《貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)》中，您將學習如何：

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公眾號后臺回復：20240323

在稀疏和大型數(shù)據(jù)集上訓練高斯過程
將高斯過程與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，使它們靈活且富有表達力
找到超參數(shù)調(diào)優(yōu)的最成功策略
導航搜索空間并識別高性能區(qū)域
將貝葉斯優(yōu)化應用于成本約束的、多目標的和偏好優(yōu)化
用PyTorch、GPyTorch和BoTorch實現(xiàn)貝葉斯優(yōu)化

《貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)》向您展示如何應用最先進的貝葉斯技術(shù)來優(yōu)化超參數(shù)調(diào)優(yōu)、A/B測試以及機器學習過程的其他方面。本書使用清晰的語言、插圖和具體例子證明了貝葉斯優(yōu)化并不難！您將深入了解貝葉斯優(yōu)化的工作原理，并學習如何使用最新的Python庫來實現(xiàn)它。書中的易于重用代碼樣本讓您可以直接插入到自己的項目中，立即上手。前言由Luis Serrano和David Sweet撰寫。購買紙質(zhì)書包括從Manning Publications獲得PDF、Kindle和ePub格式的免費電子書。關(guān)于技術(shù)：在機器學習中，優(yōu)化是關(guān)于在最少的步驟中實現(xiàn)最佳預測——最短的交付路線、完美的價格點、最準確的推薦。貝葉斯優(yōu)化使用概率數(shù)學來高效微調(diào)ML函數(shù)、算法和超參數(shù)，尤其當傳統(tǒng)方法太慢或太昂貴時。關(guān)于本書：《貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)》教您如何使用貝葉斯方法創(chuàng)建高效的機器學習過程。在本書中，您將探索訓練大型數(shù)據(jù)集、超參數(shù)調(diào)優(yōu)和導航復雜搜索空間的實用技術(shù)。這本有趣的書包括引人入勝的插圖和有趣的例子，如完善咖啡的甜度、預測天氣，甚至揭穿心靈感應的主張。您將學習如何在多目標場景中導航，考慮決策成本，并應對成對比較。內(nèi)容包括：

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針對稀疏和大型數(shù)據(jù)集的高斯過程
超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略
識別高性能區(qū)域
在PyTorch、GPyTorch和BoTorch中的示例

適用于讀者：適合對數(shù)學和統(tǒng)計學有信心的機器學習從業(yè)者。關(guān)于作者： Quan Nguyen是圣路易斯華盛頓大學的研究助理。他為Python軟件基金會撰寫文章，并撰寫了多本關(guān)于Python編程的書籍。目錄：1 貝葉斯優(yōu)化簡介第一部分使用高斯過程建模 2 將高斯過程視為函數(shù)分布 3 使用均值和協(xié)方差函數(shù)自定義高斯過程第二部分使用貝葉斯優(yōu)化做決策 4 使用改進基策略細化最佳結(jié)果 5 使用土匪風格策略探索搜索空間 6 使用信息理論的熵基策略第三部分將貝葉斯優(yōu)化擴展到特定設(shè)置 7 使用批量優(yōu)化最大化吞吐量 8 使用約束優(yōu)化滿足額外約束 9 使用多保真優(yōu)化平衡效用和成本 10 使用偏好優(yōu)化從成對比較中學習 11 同時優(yōu)化多個目標第四部分特殊的高斯過程模型 12 將高斯過程擴展到大型數(shù)據(jù)集 13 將高斯過程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合封底簡介：《貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)》教您如何從頭開始構(gòu)建貝葉斯優(yōu)化系統(tǒng)。這本書將最先進的研究轉(zhuǎn)化為您可以輕松實踐的可用技術(shù)——所有這些都配有有用的代碼樣本。您將通過吸引人的示例來提高對貝葉斯優(yōu)化的理解——從預測天氣到找到咖啡的最佳糖量，甚至決定某人是否有心靈感應！在此過程中，您將探索具有多個目標的情景，每個決策都有自己的成本，以及當反饋以成對比較的形式出現(xiàn)時。有了這些技術(shù)的集合，您將準備好為一切找到最佳解決方案——從運輸和物流到癌癥治療。適用于讀者：適合對數(shù)學和統(tǒng)計學有信心的機器學習從業(yè)者。關(guān)于作者：Quan Nguyen是Python程序員和機器學習愛好者。他對涉及不確定性的決策問題感興趣。Quan已經(jīng)撰寫了多本關(guān)于Python編程和科學計算的書籍。他目前正在圣路易斯華盛頓大學攻讀計算機科學博士學位，他在那里研究機器學習中的貝葉斯方法。

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【2024機器學習新書】貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn),426頁pdf