相关项目
GPBoost
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
celerite
celerite是一个开源的1D高斯过程建模库,支持C++和Python语言实现。它采用快速算法,特别适用于天文时间序列数据分析。尽管已被celerite2取代,但仍进行基本维护。celerite能显著提升大规模数据集的高斯过程建模效率,为天文学等领域研究提供有力工具。该项目的相关论文已发表,为其提供了学术支持。
BayesianOptimization
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布,平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化,能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API,支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能,适用于机器学习模型调参等场景。