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Bayesian optimization of a hybrid system for robust ocean wave features prediction
Cornejo Bueno, Laura; Garrido Merchán, Eduardo César; Salcedo Sanz, Sancho; Hernández Lobato, Daniel (01/01/2019)En los últimos años, la optimización bayesiana (BO) ha surgido como una herramienta práctica para la selección de parámetros de alta calidad en sistemas de predicción. Los métodos BO son útiles para optimizar funciones ... -
Bayesian optimization of the PC algorithm for learning Gaussian Bayesian networks
Córdoba Sánchez, Irene; Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel; Bielza, Concha; Larrañaga Mujica, Pedro (01/04/2018)El algoritmo de PC es un método popular para aprender la estructura de las redes gaussianas bayesianas. Realiza pruebas estadísticas para determinar aristas ausentes en la red. Por lo tanto, se rige por dos parámetros: (i) ... -
Bayesian optimization of the PC algorithm for learning Gaussian Bayesian networks
Cordoba Sanchez, Irene; Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel; Bielza, Concha; Larrañaga Mujica, Pedro (01/07/2018)El algoritmo de PC es un método popular para aprender la estructura de las redes gaussianas bayesianas. Realiza pruebas estadísticas para determinar aristas ausentes en la red. Por lo tanto, se rige por dos parámetros: (i) ... -
Bayesian optimization of the PC algorithm for learning Gaussian Bayesian networks
Cordoba Sanchez, Irene; Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel; Bielza, Concha; Larrañaga, Pedro (01/07/2018)El algoritmo de PC es un método popular para aprender la estructura de las redes gaussianas bayesianas. Realiza pruebas estadísticas para determinar aristas ausentes en la red. Por lo tanto, se rige por dos parámetros: (i) ... -
Dealing with categorical and integer-valued variables in Bayesian optimization with Gaussian processes
Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel (01/08/2020)Algunos problemas de optimización se caracterizan por un objetivo que es muy costoso, que carece de una expresión analítica y cuyas evaluaciones pueden estar contaminadas por el ruido. Los métodos de optimización bayesiana ... -
Improved max-value entropy search for multi-objective bayesian optimization with constraints
Fernández Sánchez, Daniel; Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel (2023-08-14)- -
Multi-class Gaussian Process Classification with Noisy Inputs
Villacampa Calvo, Carlos; Zaldivar, Bryan; Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel (01/01/2021)Es una práctica común en la comunidad de aprendizaje automático asumir que los datos observados están libres de ruido en los atributos de entrada. Sin embargo, los escenarios con ruido de entrada son comunes en problemas ... -
Predictive Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization with Constraints
Garrido Merchán, Eduardo César; Hernández Lobato, Daniel (01/08/2019)Este trabajo presenta PESMOC, Predictive Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization with Constraints, una estrategia basada en la información para la optimización simultánea de múltiples funciones de caja ...