はじめに
この実験では、PythonのScikit-learnライブラリを使ってガウス過程回帰(GPR)に異なるカーネルをどのように使用するかを示します。GPRは、ノイズのあるデータに複雑なモデルを適合させる非パラメトリック回帰手法です。カーネル関数は、任意の2つの入力点間の類似性を決定するために使用されます。カーネル関数の選択は重要であり、データに適合するモデルの形状を決定します。この実験では、GPRで最も一般的に使用されるカーネルを扱います。
VMのヒント
VMの起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替えて、Jupyter Notebookを使った練習にアクセスします。
時々、Jupyter Notebookが読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。
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