English(EN) Bayesian Opt. GPs vs Linear models and Neural Networks for parameter optimizations [R]

机器学习用户寻求关于贝叶斯优化方法的建议

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-31 01:57

Reddit 的 r/MachineLearning 子版块的一位用户正在就时间序列数据和频谱分析中的参数优化最佳方法寻求建议。他们目前正在使用高斯过程 (GPs)，并对与线性模型和神经网络相比的计算权衡感到好奇。 AI

影响关于优化技术的细分讨论；对广泛行业影响甚微。

排序理由用户生成的关于技术主题的讨论，而非正式发布或研究论文。

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报道来源 [1]

r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/InevitableCut1243 · 2026-05-31 01:57

贝叶斯优化高斯过程与线性模型和神经网络用于参数优化比较 [R]

<div class="md"><p>Hi,</p> <p>Relatively new to deep learning. I wanted some opinions on which of these approaches might be best for time series data and spectral analysis. I currently use a GP and it works pretty well, but I’m wondering what the computational trad…