[ガウス過程と機械学習]ガウス過程回帰 - QiitaMLPシリーズで最近話題の『ガウス過程と機械学習』を読みました。ガウス過程について勉強するのは初めてだったのですが、とても丁寧で分かりやく、最後まで読み通すことができました。 3.4節の図3.16を再現すべく、pythonで1次元ガウス過程回帰を実装しました。全コードはgitにあげました。 記号の使い方 小文字の太字は縦ベクトル、大文字の太字は行列は表します。行列$\boldsymbol{A}$の$i,j$成分を$\boldsymbol{A}_{i,j}$と書きます。 多次元ガウス分布 $D$次元ガウス分布を、平均パラメータベクトル$\boldsymbol{\mu}\in \mathbb{R}^D$, 共分散行列${\bf \Sigma}\in \mathbb{R}^{D \times D}$を用いて $$ {\mathcal N}({\bf x}|\boldsymbol{\mu},{\b
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