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中图分类号：TP181文献标志码：A
随着大数据技术不断发展，预测模型广泛应用于金融、医疗和教育等众多领域，复杂预测模型在处理高维、非线性数据方面优势显著，但是超参数调整的复杂性制约了其性能提升[]。现行的网格搜索和随机搜索两2类超参数优化方法各有弊端，网格搜索计算复杂度高，随维度上升，负担剧增；随机搜索虽然效率较高，却无法保证在有限采样次数内找到最优超参数组合。（剩余7102字）
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基于GP的贝叶斯优化算法超参数优化研究
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