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1. week6to9-DANTE-MCTS week6to9-DANTE-MCTS Public

   Python

2. week5-TuRBO week5-TuRBO Public

   使用CSA，turbo5对rosenbrock，schwefel进行优化

3. week4-AL-SA- week4-AL-SA- Public

   本项目实现了一个基于模拟退火（Simulated Annealing）的active learning pipeline，对高维黑箱函数（Rosenbrock与Schwefel）优化问题

   Python

4. week3-Schwefel-unknown week3-Schwefel-unknown Public

   使用任何方法回归Schwefel数据集以及未知时序数据集，尽可能提升Pearson ratio

   Python

5. week2-RF-GBDT week2-RF-GBDT Public

   使用梯度提升决策树(GBDT)和随机森林(RF)算法对20维、800个样本的Ackley与Rosenbrock数据集进行拟合，目标是尽量提高Pearson相关系数

   Python

6. week1-CNN week1-CNN Public

   使用2D CNN拟合20维Ackley函数和Rosenbrock函数，实现Pearson相关系数超过0.85。

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