贝叶斯超参数优化库hyperopt安装包及依赖库，可利用pip离线安装 实现基于TPE的贝叶斯优化，不支持基于高斯过程的贝叶斯优化

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包括datasets文件夹、tf_utils.py、improv_utils.py、作业L2-3以及自己的图片finger5.py

hpbandster-sklearn hpbandster-sklearn是一个Python库，为超参数调整库提供了包装器HpBandSterSearchCV 。 动机 HpBandSter实现了几种尖端的超参数算法，包括HyperBand和BOHB。 它们通常优于标准的随机搜索，可以在更短的时间内找到最佳的参数组合。 HpBandSter功能强大且可配置，但对于初学者来说，其用法通常是不直观的，并且需要大量的样板代码。 为了解决该问题，创建了HpBandSterSearchCV来替代scikit-learn超参数搜索器，它遵循了众所周知的流行API，从而可以以最小的设置调整scikit-

2048 四联骨牌 滑行 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

数据挖掘 贝叶斯算法 C++ 贝叶斯算法一般都用MATLAB实现，好不容易找到个C++的，可以用到工程中去

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

一个异常检测库，包含最先进的算法和功能，例如实验管理、超参数优化和边缘推理。 Anomalib 是一个深度学习库，旨在收集最先进的异常检测算法，用于在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了最近文献中描述的几种即用型异常检测算法的实现，以及一组有助于开发和实现自定义模型的工具。该库非常关注基于图像的异常检测，该算法的目标是识别异常图像或数据集中图像中的异常像素区域。Anomalib 不断更新新算法和训练/推理扩展，所以请继续检查！ 主要特点： 最大的即用型深度学习异常检测算法和基准数据集的公共集合。 基于PyTorch Lightning的模型实现，以减少样板代码并将实现工作限制在基本要素上。 所有模型都可以导出到OpenVINO中间表示 (IR)，以在英特尔硬件上进行加速推理。 一组推理工具，用于快速轻松地部署标准或自定义异常检测模型。

使用 Wild Horse Optimizer (WHO) 的支持向量机 (SVM) 超参数优化（matlab代码） 我们使用 Wild Horse Optimizer 作为解决工程优化问题的强大且快速的元启发式算法，在分类问题中开发优化支持向量机算法超参数（内核、c、gamma） 首先，您可以使用任何带有编辑 Main.m 文件的数据集，然后单击运行

使用Haris Hawks算法对SVM进行超参数优化的Matlab代码