贝叶斯优化

简简单单做算法

基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）

机器学习之心

多维时序 | Matlab基于BO-LSSVM贝叶斯优化最小二乘支持向量机数据多变量时间序列预测1.Matlab基于BO-LSSVM贝叶斯优化最小二乘支持向量机数据多变量时间序列预测（完整源码和数据）

简简单单做算法

基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1 卷积神经网络（CNN）

简简单单做算法

基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

机器学习之心

SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM时间序列预测1.【SCI一区级】Matlab实现BO-Transformer-LSTM时间序列预测，贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测，BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM（程序可以作为SCI一区级论文代码支撑，目前尚未发表），购买后可加私信博主咨询交流。注意：其他非官方渠道获得的盗版代码不含模型咨询交流服务，大家注意甄别，谢谢。

软件算法开发

基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛(Adaptive-MCMC)算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1 自适应MCMC4.2 贝叶斯优化

机器学习之心

论文辅导 | 基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题，提出基于多健康特征的贝叶斯优化（BO）算法优化卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络预测模型。基于NASA 公开锂电池数据，提取3 种健康特征。将CNN 与BiLSTM 结合，提高时间序列数据处理能力，加入BO 算法自动搜寻最优参数集，避免组合网络模型陷入局部最优，从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型，结果表明所提方法预测准确度最高，可有效估计锂电池的健康状态，平均绝对误

机器学习之心

SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测1.【SCI一区级】Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测，贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测，BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM（程序可以作为SCI一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

机器学习之心

JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测1.Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测，贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测，BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

机器学习-面经（part8、贝叶斯和其他知识点）机器学习面经系列的其他部分如下所示：机器学习-面经(part1)-初步说明机器学习-面经(part2)-交叉验证、超参数优化、评价指标等内容

机器学习之心

回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化长短期神经网络的回归预测，BO-LSTM/Bayes-LSTM回归预测预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2020b及以上。

一文详解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）原理参考资料： Expected Improvement formula for Bayesian Optimisation 通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 理解贝叶斯优化 A Tutorial on Bayesian Optimization

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向门控循环单元的时间序列预测，BO-BiGRU/Bayes-BiGRU时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。

机器学习之心

分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测1.Matlab实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。 3.输入15个特征，输出4类标签。 4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测，BO-BiLSTM/Bayes-BiLSTM时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的时间序列预测，BO-GRU/Bayes-GRU时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络时间序列预测MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化长短期记忆神经网络的时间序列预测，BO-LSTM/Bayes-LSTM时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。