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ガウス過程を用いた回帰 - Qiita
概要 こんにちは、kwashiです。昨今、機械学習の流行りとともに、回帰モデルを用いた予測を制御に利用す... 概要 こんにちは、kwashiです。昨今、機械学習の流行りとともに、回帰モデルを用いた予測を制御に利用するなど、産業分野にも適用されるようになってきています。しかし、製品が関わる重要な場面では、予測の不確かさも重要になってきます。例えば、工場の環境(温度など)から、生産装置のパラメータを回帰するとします。しかし、学習に使用していないようなパターンが不意に発生しても、何らかのパラメータを回帰してしまいます。そこで、回帰はどの程度信頼できるのか、推論の不確かさも重要になってきます。 この不確かさを確率分布で示す分野にベイズ統計があります。ベイズ統計は、自動運転や音響処理など様々な分野に使われています。本記事では、ベイズ統計を用いた回帰の例を示します。ターゲットとして単純なモデルであるsin関数を回帰させます。最初に多項式回帰の例を示します。しかし、多項式では、パラメータを十分に設定しなければs