ベイズ最適化とは ベイズ最適化は,ガウス過程(Gaussian Process)というベイズ的にカーネル回帰を行う機械学習手法を使って,何らかの関数を最適化する手法です.このベイズ最適化のメリットは様々で,例えば,入力が連続値でない(微分不可能な)関数に適用できたり,局所解がある関数に強かったりします.これらのメリットのため,今後様々な問題に適用可能だと考えられます.ここでは,Pythonでベイズ最適化を行うパッケージであるGPyOptについて使い方を説明します. GPyOptのインストール 環境としてanacondaを使います.最新のscipyとGPy(ガウス過程)のパッケージが必要となっています. 入力が1次元の関数最適化(解説) まずは,入力が1次元の非線形関数を最適化しましょう. 今回は,$f(x)=\cos(1.5x)+0.1x$の関数を,$0\leq x \leq 10$の範囲