🌟贝叶斯优化入门💡

在人工智能和机器学习领域，贝叶斯优化是一种强大的全局优化算法，尤其适用于黑盒函数的寻优问题。它通过构建目标函数的概率模型，并结合贝叶斯定理不断更新模型，从而高效地找到最优解。相较于随机搜索或网格搜索，贝叶斯优化能够以更少的评估次数实现更高精度的优化结果。

核心思想在于：利用高斯过程（Gaussian Process, GP）对未知函数建模，同时引入“期望改进”（Expected Improvement, EI）等策略选择下一次采样点。这样既能平衡探索（寻找新区域）与开发（深入已有优质区域），又能在复杂约束条件下表现优异。

无论是超参数调优还是实验设计，贝叶斯优化都能大显身手！如果你希望提升模型性能、减少试错成本，不妨从了解贝叶斯优化开始吧～🚀