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最近『ガウス過程と機械学習』を読んだので、Pythonで実装してみました。 内容としては、Chapter 3 の「3.4.2 ガウス過程回帰の計算」になります。 シカちゃんが目印。分かりやすくて結構おすすめです。 ガウス過程とはなんぞや? まずはじめにガウス過程を一言で説明すると、 Y=f(X)において 「入力Xが似ていれば出力Yも似ている。」 という性質を数学的に表現するための道具です。 今回はこのガウス過程を用いた回帰分析である「ガウス過程回帰」を実装していきます! ガウス過程回帰までの4ステップ ここでは、以下のようなステップを踏んで解説していきます。 線形回帰 ↓ リッジ回帰 ↓ 線形回帰, リッジ回帰をガウス分布(確率分布)で考える ↓ ガウス過程回帰 上記のステップを踏む理由は2点あります。 第一に、ガウス過程回帰はリッジ回帰を拡張した非線形モデルだからです。 ゆえにガウス過程
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