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Multi-Fidelity Kriging
介紹:美國密歇根大學(University of Michigan)變復(fù)雜度Kriging模型。 -
Emukit
介紹:一個很好用的Python工具包湿诊,用于在不確定性環(huán)境下(Uncertainty)進行仿真建模及決策。包括:變復(fù)雜度仿真、貝葉斯優(yōu)化(Bayesian optimisation)尸疆、實驗設(shè)計(Experimental design)椿猎、主動學習(Active learning)惶岭、敏感性分析(Sensitivity analysis)等功能。 -
Surrogate Modeling Toolbox
介紹:用Python寫的代理(Surrogate)模型工具包犯眠。包括常用的采樣方法按灶、基準測試函數(shù)和代理模型
變復(fù)雜度/可信度 (Multi-Fidelity) Python代碼整理
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