はじめに
このチュートリアルでは、Python の人気のある機械学習ライブラリである Scikit-Learn を使って、Kernel Ridge Regression (KRR) と Support Vector Regression (SVR) を比較します。両モデルは、カーネルトリックを用いて非線形関数を学習します。KRR と SVR は、損失関数とフィッティング方法において異なります。我々は、正弦波の目的関数と、5番目のデータポイントに強いノイズが加えられた人工的なデータセットを使います。
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 Notebook 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 が読み込み終わるまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。
学習中に問題に直面した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。私たちは迅速に問題を解決いたします。