python 参数优化算法

Python中有很多参数优化算法，其中常见的包括：

1. 网格搜索(Grid Search)：通过遍历给定的参数组合，寻找最佳参数组合。

2. 随机搜索(Random Search)：通过随机采样给定的参数空间，寻找最佳参数组合。

3. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)：通过构建高斯过程模型，对目标函数进行建模，并通过优化获得最佳参数。

4. 粒子群优化算法(PSO)：通过模拟粒子在搜索空间中的运动，寻找最佳参数组合。

5. 遗传算法(Genetic Algorithm)：通过模拟生物进化过程，寻找最佳参数组合。

这些算法在不同的场景下有各自的优缺点，选择合适的算法需要根据具体问题进行评估和选择。