BayesOpt: A Bayesian optimization library for nonlinear optimization, experimental design and bandits
Martinez-Cantin, R.
Resumen: BayesOpt is a library with state-of-the-art Bayesian optimization methods to solve nonlinear optimization, stochastic bandits or sequential experimental design problems. Bayesian optimization characterized for being sample ecient as it builds a posterior distribution to capture the evidence and prior knowledge of the target function. Built in standard C++, the library is extremely ecient while being portable and
exible. It includes a common interface for C, C++, Python, Matlab and Octave.
Idioma: Inglés
Año: 2014
Publicado en: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH 15 (2014), 3735-3739
ISSN: 1532-4435
Factor impacto JCR: 2.473 (2014)
Categ. JCR: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE rank: 22 / 123 = 0.179 (2014) - Q1 - T1
Categ. JCR: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS rank: 10 / 58 = 0.172 (2014) - Q1 - T1
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
Exportado de SIDERAL (2024-02-09-14:28:02)
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Año: 2014
Publicado en: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH 15 (2014), 3735-3739
ISSN: 1532-4435
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Categ. JCR: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS rank: 10 / 58 = 0.172 (2014) - Q1 - T1
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. Exportado de SIDERAL (2024-02-09-14:28:02)
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Registro creado el 2024-02-09, última modificación el 2024-02-09