变复杂度/可信度 (Multi-Fidelity) Python代码整理

Multi-Fidelity Kriging
介绍：美国密歇根大学（University of Michigan）变复杂度Kriging模型。
Emukit
介绍：一个很好用的Python工具包，用于在不确定性环境下（Uncertainty）进行仿真建模及决策。包括：变复杂度仿真、贝叶斯优化（Bayesian optimisation）、实验设计（Experimental design）、主动学习（Active learning）、敏感性分析（Sensitivity analysis）等功能。
Surrogate Modeling Toolbox
介绍：用Python写的代理（Surrogate）模型工具包。包括常用的采样方法、基准测试函数和代理模型

最后编辑于：2021.03.02 22:14:52

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