贝叶斯优化是一种全局优化算法，特别适用于那些评估代价高昂的目标函数场景。它通过构建一个概率模型来近似目标函数，并利用该模型选择下一个查询点。核心思想是结合先验知识和观测数据更新后验分布，从而高效地找到最优解。

首先，贝叶斯优化以一个初始假设（即先验）开始，通常为高斯过程。每次迭代中，通过最大化一个称为“ acquisition function”的函数来确定下一次采样的位置。这个函数平衡了探索未知区域与开发已有信息之间的关系。例如，EI（Expected Improvement）和UCB（Upper Confidence Bound）是常用的策略之一。

其次，在实际应用中，贝叶斯优化因其无需梯度信息且对噪声鲁棒性强而受到青睐。无论是超参数调优还是实验设计，这种方法都能显著降低试错成本。不过需要注意的是，当维度较高时，计算复杂度会迅速增加，限制了其适用范围。

最后，尽管存在挑战，但随着研究深入和技术进步，贝叶斯优化正成为机器学习领域不可或缺的一部分。💪✨