RoBO

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RoBO: a Robust Bayesian Optimization framework

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- sphinx_buil.sh
- - apis.doctree
  - contact.doctree
  - environment.pickle
  - example.doctree
  - index.doctree
  - installation.doctree
  - tutorials.doctree
- - index.html
- - apis.rst.txt
  - contact.rst.txt
  - example.rst.txt
  - index.rst.txt
  - installation.rst.txt
  - tutorials.rst.txt
- - ajax-loader.gif
  - basic.css
  - bootstrap-sphinx.css
  - bootstrap-sphinx.js
  - doctools.js
  - documentation_options.js
  - jquery-3.1.0.js
  - jquery-3.2.1.js
  - jquery.js
  - language_data.js
  - pygments.css
  - searchtools.js
  - underscore-1.3.1.js
  - underscore.js
  - websupport.js
- - apis.rst
  - conf.py
  - contact.rst
  - example.rst
  - index.rst
  - installation.rst
  - tutorials.rst
- .buildinfo
- .gitignore
- .nojekyll
- apis.html
- contact.html
- example.html
- genindex.html
- index.html
- installation.html
- objects.inv
- search.html
- searchindex.js
- tutorials.html
- example_blr.py
- example_bohamiann.py
- example_fabolas.py
- example_fanova.py
- example_fmin.py
- example_hpolib.py
- example_random_search.py
- - __init__.py
  - run_cmaes_surrogate.py
  - run_cmaes_synthetic_funcs.py
  - run_direct_surrogate.py
  - run_direct_synthetic_funcs.py
  - run_fabolas_surrogate.py
  - run_hyperband_surrogate.py
  - run_mtbo_surrogate.py
  - run_robo_surrogate.py
  - run_robo_synthetic_funcs.py
  - run_scipy_surrogate.py
  - run_scipy_synthetic_funcs.py
  - run_smac_surrogate.py
  - run_smac_synthetic_funcs.py
- - run_bo.py
  - run_entropy_search.py
  - run_fabolas.py
  - run_hyperband.py
  - run_mtbo.py
- mtbo.ipynb
- - __init__.py
  - base_acquisition.py
  - ei.py
  - information_gain.py
  - information_gain_mc.py
  - information_gain_per_unit_cost.py
  - lcb.py
  - log_ei.py
  - marginalization.py
  - pi.py
- - __init__.py
  - bayesian_optimization.py
  - entropy_search.py
  - fabolas.py
  - mtbo.py
  - random_search.py
  - warmstart_mtbo.py
- - __init__.py
  - init_grid.py
  - init_latin_hypercube_sampling.py
  - init_random_normal.py
  - init_random_uniform.py
- - __init__.py
  - base_maximizer.py
  - cmaes.py
  - differential_evolution.py
  - direct.py
  - grid_search.py
  - random_sampling.py
  - scipy_optimizer.py
- - __init__.py
  - base_model.py
  - bayesian_linear_regression.py
  - fabolas_gp.py
  - gaussian_process.py
  - gaussian_process_mcmc.py
  - mtbo_gp.py
  - random_forest.py
  - wrapper_bohamiann.py
- - __init__.py
  - base_prior.py
  - bayesian_linear_regression_prior.py
  - default_priors.py
  - env_priors.py
- - __init__.py
  - base_solver.py
  - bayesian_optimization.py
- - __init__.py
  - epmgp.py
  - incumbent_estimation.py
  - mc_part.py
  - normalization.py
  - posterior_optimization.py
- - __init__.py
  - plotting.py
- __init__.py
- - __init__.py
  - test_ei.py
  - test_information_gain.py
  - test_information_gain_per_unit_cost.py
  - test_lcb.py
  - test_log_ei.py
  - test_marginalization.py
  - test_pi.py
- - __init__.py
  - test_fabolas.py
  - test_fmin_interface.py
- - __init__.py
  - test_initial_design.py
- - __init__.py
  - test_maximizers_one_dim.py
  - test_maximizers_two_dim.py
- - __init__.py
  - test_bayesian_linear_regression.py
  - test_gaussian_process.py
  - test_gaussian_process_mcmc.py
  - test_random_forest.py
  - test_wrapper_bohamiann.py
- - __init__.py
  - test_bayesian_optimization.py
- - __init__.py
  - test_incumbent_estimation.py
  - test_mc_part.py
  - test_normalization.py
  - test_posterior_optimization.py
- __init__.py
- dummy_model.py
.gitignore
.landscape.yml
.travis.yml
circle.yml
LICENSE.txt
README.md
requirements.txt
setup.cfg
setup.py

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

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

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd RoBO

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.

sudo apt-get install libeigen3-dev swig

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

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

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

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2. 공식 설치 스크립트

3. Python

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