多様体の基礎のキソ（仮題）
Tomoki Kawahira / Graduate School of Economics / Hitotsubashi University Back to Courses | Home 多様体の基礎のキソ （仮題） 多様体の基礎のキソについて独自の視点で講釈します． ご感想・ご意見・ご要望は kawahiraAmath.titech.ac.jp (@ = A) までどうぞ． ０．このノートについて （ver.20120509） １．線形代数の基礎のキソ （ver.20170131） ２．多変数微分の基礎のキソ （ver.20170131） ３．位相空間の基礎のキソ （ver.20170131） ４．多様体 （ver.20170131) ５．接空間 （ver.20170131) ６．余接空間 （06-cot.pdf) ７．ベクトル場（準備中） ８．ベクトル束 ９．微分形式 １０．ストー
ガウス過程の定義と存在を測度論の言葉を使って、出て来る言葉の定義を全て与えて、ごまかさないで、しっかりと、数学的に説明してみようと思ったけど、ただの機械学習のための測度論的確率論超絶速習コースになってしまいました。 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 今回は、このブログを読んでいる機械学習界隈の人なら必ず一度は聞いたことがあるであろう ガウス過程(Gaussian Process) についてです。かの有名な悪名高いPRMLにも頻繁に登場しますし、機械学習の本や論文にはしょっちゅう出て来る存在だと思います。僕の大好きなベイズ最適化 mathetake.hatenablog.com においても非常に重要な数学的概念です。 ガウス過程の説明でよくあるあるのは、 「確率変数の集まりであって、有限個取った場合にその同時分布はガウシアンである」 と言うものですが、、、。 肝心なのは、皆さん、 ・確率変数って何か分かってますか？ ・確率分布ってなにか分かってますか？ ・そもそも確率って何か分かっていますか？ と言う話なのです。曖昧な土台の上で議論や話を進めるの、もうやめにしませんか？気持ち悪くありませんか？ そして重要なのは、ガウス過程
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