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网站开发工程师特点,邢台168,美工工资一般多少,免费的网络营销方式有哪些函数优化方法：从随机搜索到贝叶斯优化 在函数优化的领域中，有多种方法可供选择，每种方法都有其独特的优势和适用场景。本文将介绍随机搜索、粗到细优化以及贝叶斯优化等方法，并详细阐述它们的原理和实现步骤。 1. 随机搜索与网格搜索 随机搜索和网格搜索是两种常见的优化…函数优化方法：从随机搜索到贝叶斯优化在函数优化的领域中，有多种方法可供选择，每种方法都有其独特的优势和适用场景。本文将介绍随机搜索、粗到细优化以及贝叶斯优化等方法，并详细阐述它们的原理和实现步骤。1. 随机搜索与网格搜索随机搜索和网格搜索是两种常见的优化方法。平均而言，随机搜索通常比网格搜索更好，因为随机搜索得到的值始终更接近真实的最大值。尤其是在处理变量 x 的多维空间时，随机搜索和网格搜索之间的差异会更加明显，而超参数调整实际上总是一个多维优化问题。1.1 随机搜索优势随机搜索在寻找函数最大值时，能更有效地探索搜索空间，避免了网格搜索可能出现的局部最优问题。2. 粗到细优化粗到细优化是一种有助于网格搜索或随机搜索的优化技巧。以下是该方法的具体步骤：1. 在区域 R1 = (xmin, xmax) 内进行随机搜索，记录找到的最大值为 (x1, f1)。2. 考虑 x1 周围的一个较小区域 R2 = (x1 - δx1, x1 + δx1)，并在该区域内再次进行随机搜索，记录找到的最大值为 (x2, f2)。3. 重复步骤 2，围绕 x2 在区域 R3 内进行随机搜索，其中 δx2 小于 δx1，记录最大值为 (x3, f3)。4. 继续重复步骤 2，围绕 x3 在区域 R4 内进行随机搜索，其中 δx3 小于 δx2。5. 持续重复上述步骤，直到区域 Ri + 1 中的最大值 (xi, fi) 不再变化。2.1 示例代码impor