MATLAB
实现基于
BO-Transformer
贝叶斯算法（
BO）优化编码器多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的发展，深度学习和机器学习方法已被广泛应用于各个领域，其中贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法作为一种非常有效的优化技术，逐渐在高维参数优化问题中得到了应用。尤其是在超参数优化、模型选择等任务中，贝叶斯优化通过逐步学习已有的数据，能够以最小的计算代价找到最优解。然而，贝叶斯优化的应用仍面临诸多挑战，尤其是在复杂的机器学习模型中，如何有效地选择特征并优化模型参数成为了一个难题。为了更好地解决这一问题，本项目旨在利用BO-Transformer模型，将贝叶斯优化算法与Transformer编码器结合，通过优化多特征分类预测模型的超参数，以达到提升分类精度和计算效率的目标。
在大规模数据集的处理过程中，特征选择和超参数优化是影响模型效果的重要因素。传统的优化方法如网格搜索和随机搜索虽然可以得到一定的优化结果，但往往需要 ...