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人工智能完整词典
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置信上界 (UCB)
一种采集函数，在预测均值上添加与模型不确定性成比例的探索项，通过参数明确控制探索与利用的权衡。
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改进概率 (PI)
一种采集函数，计算候选点改进当前最佳结果的概率，倾向于利用已知有前景的区域。
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核函数（或协方差函数）
定义搜索空间中两点相似性的函数，决定高斯过程的平滑特性，对代理模型的质量至关重要。
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多目标优化
贝叶斯优化的扩展，旨在同时优化多个相互冲突的目标，产生非支配解的帕累托前沿。
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并行优化
贝叶斯优化的变体，同时提出多个点进行评估，利用分布式计算资源加速优化过程。
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核函数超参数
高斯过程核函数的参数（如长度尺度或方差），定义代理模型的相关结构，通常会在内部进行优化。
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拉丁超立方采样初始化
生成初始评估点的策略，确保搜索空间的均匀覆盖，减少代理模型的初始偏差。
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基于信赖域的优化
将搜索限制在当前最佳解周围信赖域内的方法，动态调整该区域以加速局部收敛。
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噪声目标函数
评估结果受到随机噪声影响的函数，需要调整高斯过程和采集函数以处理不确定性。
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自动超参数调整
使用贝叶斯优化等算法自动寻找优化机器学习模型性能的最佳超参数组合的过程。
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