我试图重现此笔记本中所述的使用GPyOpt进行并行贝叶斯优化的示例：
<a href="https://github.com/SheffieldML/GPyOpt
GPRegression（GPy）和高斯过程回归器（scikit-learn）都使用相似的初始值和相同的优化器（lbfgs）。为什么
我想在GPy中执行共区域回归，但是我使用了伯努利似然法，然后估计作为高斯，我使用拉普拉斯推断。
我想知道在 GPy 中使用 GPCoregionalizedRegression 模型时获取 log_predictive_density 的正确方法是什么？
我尝
我想要我的高斯过程分类器的二项式似然，为此我使用了 <a href="https://www.felixcloutier.com/x86/lea" rel="nofollow
