贝叶斯多目标回归python

贝叶斯多目标回归是一种解决多目标回归问题的方法。在本项目中，使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)来优化卷积神经网络回归算法来解决回归问题。该项目主要关注使用贝叶斯回归来解决问题，并且借鉴了Matlab中Carl Rasmussen的GPML工具箱的高斯过程（GP）模型。通过使用贝叶斯优化器来选择最优参数值，构建了一个效果良好的回归模型。如果你想了解更多关于贝叶斯多目标回归的Python实现，你可以参考项目资源中提供的链接和提取码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战](https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/129154598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [reggie:贝叶斯回归](https://download.csdn.net/download/weixin_42099151/18463919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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