贝叶斯优化是当今黑盒函数估计领域最为先进和经典的方法，在同一套序贯模型下使用不同的代理模型以及采集函数、还可以发展出更多更先进的贝叶斯优化改进版算法，因此，贝叶斯优化的其算法本身就多如繁星，实现各种不同种类的贝叶斯优化的库也是琳琅满目，几乎任意一个专业用于超参数优化的工具库都会包含贝叶斯优化的内容。我们可以在以下页面找到大量可以实现贝叶斯优化方法的HPO库：https://www.automl.o

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贝叶斯优化方法是当前超参数优化领域的SOTA手段（State of the Art），可以被认为是当前最为先进的优化框架，它可以被应用于AutoML的各大领域，不止限于超参数搜索HPO的领域，更是可以被用于神经网络架构搜索NAS以及元学习等先进的领域。现代几乎所有在效率和效果上取得优异成果的超参数优化方法都是基于贝叶斯优化的基本理念而形成的，因此贝叶斯优化是整个AutoML中学习的重点。...