【超初心者向け】ガウス過程とは？出来る限り分かりやすく簡潔に説明します。Beginaid
この記事では，研究のサーベイをまとめていきたいと思います。ただし，全ての論文が網羅されている訳ではありません。また，分かりやすいように多少意訳した部分もあります。ですので，参考程度におさめていただければ幸いです。 間違えている箇所がございましたらご指摘いただけますと助かります。随時更新予定です。他のサーベイまとめ記事はコチラのページをご覧ください。
PRML６章「ガウス過程による回帰」を R で試す - 木曜不足
PRML 読書会 #8 が来週に迫る中。 カーネル法わからん…… ガウス過程わからん…… そもそも今回の会場無事たどり着けるかな…… ３つめの不安はとりあえず置いといて、わからんときは手を動かすしかない。 というわけで PRML 6.4.2 「ガウス過程による回帰」を R で試す。 訓練データは PRML のサンプルデータを使う。 # PRML's synthetic data set curve_fitting <- data.frame( x=c(0.000000,0.111111,0.222222,0.333333,0.444444,0.555556,0.666667,0.777778,0.888889,1.000000), t=c(0.349486,0.830839,1.007332,0.971507,0.133066,0.166823,-0.848307,-0.445686,-0
シンプルなベイズ最適化について | Research Blog
みなさんこんにちは！ 6月からAI Labに異動してきた野村（@nmasahiro_）と申します． 先月まではSparkで集計基盤を作ったりといったデータエンジニアリング業務に従事していましたが，現在は数理最適化の研究を行っています． 今回は機械学習手法のハイパーパラメータ最適化によく利用されているベイズ最適化について勉強してみたので，自分なりの理解をまとめておこうと思います． まだ勉強中の身ですので，もし気になる点などあればご指摘いただけると嬉しいです！ はじめに Black-box関数最適化問題というのは，目的関数の代数的な表現，つまり，数式自体が与えられず，解に対する目的関数値のみを利用することができる問題です． 機械学習手法のハイパーパラメータ最適化などがBlack-box関数最適化問題の枠組みに属します．例としてDeep Learningのハイパーパラメータ最適化問題を考えた場合
SVMより良いという噂のGaussian Processによる回帰を実装してみる - Qiita
概要 “Anything you can do easily with an SVM you can do with a Gaussian Process better” Gaussian Processについて、Zoubin Ghahramani氏 ご本人もpossibly controversialと言っているし少し言い過ぎな気もしますが（何をもって"better"なのか?）、Gaussian Processがどんなものなのか理解するためにとりあえず実装してみました。 Multivariate Gaussian Distribution Gaussian ProcessではMultivariate Gaussian Distributionを使います。 Multivariate Gaussian Distributionは正規分布の多変量版のようなもので、変数同士の共分散が定義されます
Stanでガウス過程 | Sunny side up!
dat <- read.csv("gp_test.csv") N1 <- nrow(dat) x1 <- dat$x y1 <- dat$y N2 <- 59 x2 <- seq(1, 30, length.out = N2) data.gp <- list( N1 = N1, N2 = N2, x1 = x1, x2 = x2, y1 = y1 ) model.gp <- stan_model("GP_reg.stan") fit.gp <- sampling( model.gp, data = data.gp, iter = 5000, chains = 4, cores = 4 ) print(fit.gp, pars = "y2") print(fit.gp, pars = "theta") # plot ext.fit <- rstan::extract(fit.gp) y2.m
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https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0022243719874047
Release v2.20.0 (18 July 2019) · stan-dev/stan
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)～予測値だけでなく予測値のばらつきも計算できる！～
ベイズ的最適化(Bayesian Optimization)の入門とその応用
GitHub - M-asaki-K/sample-data
GitHub - M-asaki-K/source-code
{rstan} Rstanでガウス過程の実装 - Qiita