@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197606,
 author = {下山, 翔 and 野村, 将寛 and Sho, Shimoyama and Masahiro, Nomura\n},
 issue = {7},
 month = {Jun},
 note = {ベイズ最適化は，過去のデータから目的関数を推定する代理モデルを用いて次の探索点を効率的に選択できるため，機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータ最適化などの様々な分野で利用されている．ベイズ最適化における代表的な代理モデルとしてガウス過程とランダムフォレストが存在するが，これらの代理モデルの性質が性能に与える影響に関する議論は十分になされていない．本研究では，ノイズの有無，次元数および性質の異なるベンチマーク関数に対する実験により，代理モデルの性質が性能に与える影響についての考察を行う．},
 title = {ベイズ最適化における代理モデルの性能比較},
 year = {2019}
}