Pythonでベイズ最適化を使ってハイパーパラメータを探索するライブラリ実装のメモ - Qiitaはじめに ベイズ最適化(参考：ベイズ最適化入門, 機械学習のためのベイズ最適化入門)を使うと、機械学習の時の各種Try&Errorで決めざるを得ないようなハイパーパラメータの探索を効率よく実施できる可能性があります。 考え方などは最近色々解説記事が増えてきたおかげで理解はできるのですが、GridSearchのライブラリみたいな形ではWeb上で見つけられなかったので、今回作りました。きっと車輪の再発明なのだと思うのですが、まあ再発明は勉強にはなるので良しとします。 今回使っている各種Version Python3.5 numpy==1.11.1 scikit-learn==0.17.1 コード from itertools import product from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess # The MIT License
