RoBO

Robo: un marco de optimización bayesiano robusto.

Rama principal

Instalación

Robo utiliza la biblioteca de procesos gaussianos George y la biblioteca de bosques aleatorios Pyrfr. Para usar estas bibliotecas, asegúrese de que se instalen Libeigen y Swig:

sudo apt-get install libeigen3-dev swig

Descargue Robo y luego cambie al nuevo directorio:

git clone https://github.com/automl/RoBO
cd RoBO/

Instale las dependencias requeridas.

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

Finalmente instalar Robo por:

python setup.py install

Documentación

Puede encontrar la documentación para Robo aquí http://automl.github.io/robo/

Citando a Robo

Para citar Robo, consulte nuestro documento Bayesopt:

@INPROCEEDINGS{klein-bayesopt17,
author    = {A. Klein and S. Falkner and N. Mansur and F. Hutter},
title     = {RoBO: A Flexible and Robust Bayesian Optimization Framework in Python},
booktitle = {NIPS 2017 Bayesian Optimization Workshop},
year      = {2017},
month     = dec,
}