貝葉斯優(yōu)化的初始數(shù)據(jù)集通常是通過拉丁超立方采樣方法生成的訓練樣本。

貝葉斯優(yōu)化是一種高效的參數(shù)優(yōu)化技術(shù)，它通過利用歷史數(shù)據(jù)來更新模型參數(shù)，從而在搜索空間中尋找最優(yōu)解。這種優(yōu)化方法的核心在于其概率模型的選擇與后驗分布的更新，這使得算法能夠在探索與利用之間找到平衡。