批量贝叶斯优化用于可重复的实验设计
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。研究提出了 Batch Thompson Sampling for Replicable Experimental Design (BTS-RED) 框架，包含三个算法，用于解决实验设计中的多个条件同时评估和重复观测噪声大而异方差的问题。三个算法分别适用于已知和未知噪声方差的情况，并能在噪声异方差的情况下保证理论性能，实现风险规避的优化，适用于精准农业和自动机器学习等实际应用。
该研究提出了BTS-RED框架，包含三个算法，用于解决实验设计中的多个条件同时评估和重复观测噪声大而异方差的问题。三个算法分别适用于已知和未知噪声方差的情况，并能在噪声异方差的情况下保证理论性能，适用于精准农业和自动机器学习等实际应用。
