Pythonによる機械学習１０（４／４）

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参考書

本ブログの内容の詳細は、「機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門」に掲載されています。
機械学習に必要な数学の復習から、機械学習のアルゴリズムの導出およびPythonの基本ライブラリのみを用いた実装方法まで学びたい方は、本書籍をご活用ください。
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モデル選択

カーネルモデルを最大限に活用するためには、データに合わせてガウスカーネルの幅や多項式カーネルの次数などのハイパーパラメータを調整する必要があります。これらのハイパーパラメータを自動的に調整するための方法としては、交差確認法（cross validation）を用いたグリッド探索や、ベイズ最適化により予測した期待改善量を用いた探索などがあります。