bayesian-optimization

使用高斯过程的全局优化 Python 实现

使用 scikit-learn 的自动化机器学习

一个用于 Python 的模块化主动学习框架

关于机器学习贝叶斯方法的笔记本

基于内部 Google Vizier 服务的黑盒与超参数优化 Python 研究接口。

跨混合搜索空间使用区域、全局、种群与顺序技术的轻量化优化

SMAC3：用于超参数优化的通用贝叶斯优化套件

OCTIS: 比较主题模型就是这么简单！一个用于优化与评估主题模型的 python 软件包（已被 EACL2021 demo 专题接收）

一个基于 Python 的工具箱，包含决策、不确定性量化和统计模拟的各种方法：多保真度、实验设计、贝叶斯优化、贝叶斯求积等。

IDS-ML 代码：使用机器学习算法（决策树、随机森林、Extra Trees、XGBoost、Stacking、k-means、贝叶斯优化等）开发入侵检测系统

用于优化算法与实验的统一接口

Bayesian Optimization and Design of Experiments