機器學習-深度學習-調參技巧【貝葉斯優化】
貝葉斯優化 貝葉斯優化可以解決在調參時，參數組合的盲目搜索（gridsearch）可以快速，高效的找到相對最優的參數。 Sequential model-based optimization (SMBO) 是貝葉斯優化的最簡形式，其算法思路如下： 主要的流程如下（引用自limoumou） 流程和僞代碼中關鍵內容講解： PF-fitmodel： 找到模型分佈，如果已知，則可以根據經驗選擇最優的模型；
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