ガウス過程のハイパーパラメータ最適化 — 周辺尤度最大化を解説
ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR...
ベイズ最適化の理論と実装 — ガウス過程で効率的に最適解を探索する
機械学習モデルの学習率や正則化パラメータを調整するとき、各パラメータ設定でモデル...
ハイパーパラメータチューニングの理論と実践
ランダムフォレストの木の数を100にするか500にするか。学習率を0.01にする...
ベイズ最適化の理論 — ガウス過程と獲得関数でブラックボックス関数を効率的に最適化する
機械学習のモデルを構築するとき、学習率やドロップアウト率、正則化の強さなど、調整...
経験ベイズ法の理論と応用 — データから事前分布を推定する
プロ野球のシーズン開幕から1ヶ月が経ち、各選手の打率が出揃ったとします。ある選手...
階層ベイズモデルの理論
ある学区の10の中学校で数学の試験を行ったとき、各学校の「本当の平均点」をどう推...
学習率スケジュールの種類と選び方
学習率（Learning Rate）はニューラルネットワークの学習において最も重...