Python: ベイズ最適化で機械学習モデルのハイパーパラメータを選ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習モデルにおいて、人間によるチューニングが必要なパラメータをハイパーパラメータと呼ぶ。 ハイパーパラメータをチューニングするやり方は色々とある。 例えば、良さそうなパラメータの組み合わせを全て試すグリッドサーチや、無作為に試すランダムサーチなど。 今回は、それとはちょっと違ったベイズ最適化というやり方を試してみる。 ベイズ最適化では、過去の試行結果から次に何処を調べれば良いかを確率分布と獲得関数にもとづいて決める。 これにより、比較的少ない試行回数でより優れたハイパーパラメータが選べるとされる。 Python でベイズ最適化をするためのパッケージとしては Bayesian Optimization や skopt、GPyOpt などがある。 今回は、その中でも Bayesian Optimization を使ってみることにした。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers Produ
英語力をどうやって鍛えるか？ 私の勉強法を公開します！｜とくさん｜MYCOPING
この記事は私のブログに過去投稿したものを、追加の情報を入れて再編集したものです。英語の勉強の参考にしてくださいませ！ ------------------ 私が普段どうやって英語の勉強をしているか聞かれることがよくあるので、まとめてみました。 私のバックグラウンドとしては、大学時代に1年間アメリカの大学に交換留学、新卒で入ったメーカーで海外営業、外資IT企業の経営管理部門で外国人役員や本社メンバーとやり取り、という経歴なので、英語はずっと仕事で使ってきました。ただ、英語力は筋肉などと同じで普段から鍛錬していないとすぐなまるので、色々と試行錯誤しています。 リスニングまず、リスニングは毎朝の通勤時にポッドキャストを聴いています。やはり定番のものが良くできていて、まずはBBC Worldです。 さすがBBCという感じで、世界中の政治・経済・文化についてのニュースがコンパクトに30分程度でまとま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
