主要内容

ベイズ最适型用词数

本

目的关节数の変数号，优化不变をを使ししを各ととととととと。

变量=可优化的Variable（名称，范围）

この关圈，下限范围（1）から上限范围（2）までの范囲にに函数変を作用成し。

名称とと値引数类型で3种类のののを指定指定ます。

  • '真实的'- 有限性内のの连続数値。下几十多次を表す2要素ベクトル[小写大写]を范围で指定します。

  • '整数'-'真实的'と同様の，有限均内の値。

  • '分类'-{'红色'，'green'，'blue'}など，数范围で指定する可な値名前ののの。

'真实的'または'整数'の分数でで，名称と値の数转换を'日志'に设定すると，Bayesopt.この変换を行场ます探索ようようよう探索するようようする。范围の清盘'真实的'の结合は厳密に正であり，'整数'の場合は非負であることを確認してください。

Bayesopt.用来の数は2番目番目のににとして含めますます。

结果= Bayesopt（乐趣，[Xvar，Ivar，Rvar]）

-优化不变の名前と値値数，またはまたは次のようにに表记表记优化を错误的に设定します。

xvar.optimize = false;

ヒント

  • 优化不变には2つの名前关键词られます。

    • 马铃薯草®のワークスペース数名

    • 最最化学数目の名前

    たとえば，以下のようにます。

    XVAR =优化不变（'spacevar'，[1,100]）;

    XVAR.はmatlabののワーク数，'spacevar'は最适化における数です。

    これらの名前は次のように使用します。

    • XVAR.はBayesopt.たとえば，以下のにします。

      结果= Bayesopt（乐趣，[XVAR.，tvar]）

    • 'spacevar'は，最适化学におけるの前，目的关键词として。

      函数目标= MySvmfun（x，cdata，grp）svmmodel = fitcsvm（cdata，grp，'kernelfunction'，'rbf'，...'boxconstraint'，X.Spacevar.，...'kernelscale'，x.tvar）;目标= kfoldloss（Crossval（SVMModel））;

最适型用词数量の例

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0から1までの次数：

var1 =优化不变（'xvar'，[0 1]）
var1 =与属性的优化变性：名称：'xvar'范围：[0 1]类型：'实际'变换：'无'优化：1

0から1000までのの数スケール函数次数：

var2 =优化不变（'ivar'，[0 1000]，'类型'那'整数'那'转换'那'日志'的）
VAR2 =具有属性的优化变性：名称：'IVAR'范围：[0 1000]类型：'整数'变换：'log'优化：1

虹の色のの次数：

var3 =优化不变（'rvar'，{'r''o''是''G''B''一世''v'}，'类型'那'分类'的）
VAR3 =与属性的优化变性：名称：'r''范围：{'r''''''g''b'''我''v'}类型：'分类'变换：'无'优化：1

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