GPy（Pythonのガウス過程用ライブラリ）の使い方 - StatModeling Memorandum

概要 GPyを用いて、サンプルパスの生成、ガウス過程回帰、クラス分類、ポアソン回帰、Bayesian GPLVMを実行しました。自分用のメモです。 参考資料 [1] 公式ページ [2] 公式のチュートリアル [3] Gaussian Process Summer Schoolsの資料 理論的背景は上記の[3]を参考にしてください。日本語でもガウス過程の解説がMLPシリーズから豪華著者陣で出るようです。超期待しています。 以下のサンプルプログラムは基本的に[2]を元にしています。しかし、古くてそのままでは動かないプログラムや分かりにくいプログラムを少し加工修正しています。なお、環境は以下の通りです。 Windows 7 64bit Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit) GPy 1.5.5 サンプルパスの生成 RBFカーネルで適当に定めたパラメータの値

[sh19910711]

"ガウス過程回帰: カーネルを定める→モデル作成→最適化 / GPy: 足したり掛けたりするだけで複雑なカーネルを作ることができる / ガウス過程はデータ点の数Nの逆行列を求める必要があり、その部分にN^3のオーダー" 2016

[Repeterreservearmy]

参考にしたいです