エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ガウス過程回帰についてまとめてみる(gaussian process regression) | 創造日記
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ガウス過程回帰についてまとめてみる(gaussian process regression) | 創造日記
ガウス過程と機械学習という本を読み進めたので、そのメモ。 丸写しする訳ではない上、全部載せる気力も... ガウス過程と機械学習という本を読み進めたので、そのメモ。 丸写しする訳ではない上、全部載せる気力もないので重要そうなところだけをかいつまんで書いていく。 詳しい導出部分や解説はぜひ、上の書籍を参考にしてみてほしい。 下のリンクから飛ぶことができる。 ガウス過程と機械学習 – サポートページ 定式化 そもそもガウス過程って ガウス過程って名前が正直ピンと来ないというか中身が想像しにくい内容であったが、それも書籍内で解説してくれていた。 どうやらガウス過程というのは 無限次元のガウス分布 のことを指しており, 確率過程は入力に対してそれに対応する確率変数 y に同時分布 p(y) を与える確率モデルのことをさすらしい。 なので、確率モデルの一種ということであり、やりたいことは出力となる y の期待値(平均)と分散を求めるということになりそうである。 似たようなものとしてベイズ線形回帰があるが、