请解释刚才利用expected improvement原理生成的代码

这段代码是用于贝叶斯优化中利用expected improvement原理寻找最优参数的。具体来说，代码实现了以下步骤：

1. 定义函数"acquisition"，用于计算expected improvement。该函数的输入参数是x（待优化参数）、model（高斯过程模型）、y_max（已知最优解），输出结果是expected improvement值。

2. 定义函数"bayesian_optimization"，用于执行贝叶斯优化。该函数的输入参数是f（待优化函数）、bounds（参数取值范围）、n_calls（优化迭代次数），输出结果是最优参数及其对应的函数值。

3. 在函数"bayesian_optimization"中，首先定义高斯过程模型，并根据已有数据进行拟合。然后，在每一次优化迭代中，利用高斯过程模型计算每个参数取值对应的expected improvement值，选择expected improvement最大的参数作为下一次迭代的输入。同时，记录每次迭代的参数及其对应的函数值，最终输出最优参数及其对应的函数值。

总体来说，这段代码实现了贝叶斯优化算法中的核心部分，即利用高斯过程模型计算expected improvement并进行参数优化的过程。