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发布新的 SpotOptim Python 包用于黑盒函数优化
SpotOptim Python 包已发布，为优化昂贵的黑盒函数提供了一个框架。它采用基于 Kriging 的方法和预期改进（Expected Improvement），支持各种变量类型、带噪声的评估和多目标优化。该包包含诸如基于成功率的重启机制以防止停滞等功能，并与 scikit-learn 兼容的代理模型集成。SpotOptim 还提供 TensorBoard 日志记录以进行实时监控，并与其他几个流行的优化工具进行了比较。
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论文分析树状结构 Parzen 估计器以改进参数调优
本文深入探讨了树状结构 Parzen 估计器 (TPE)，这是一种流行的贝叶斯优化方法，用于 Hyperopt 和 Optuna 等参数调优框架。作者旨在阐明 TPE 的各种控制参数的作用及其对调优性能的影响。通过对各种基准数据集进行消融研究，他们确定了能增强 TPE 实际效果的最佳设置，并提供了其实现供使用。