Gaussian Process Latent Variable Models (GPLVM) を使ってみる - StatModeling Memorandum
PCA（主成分分析）のド発展版に相当する、ガウス過程を用いたGPLVMをRからサクッと使うまでの備忘録です。 GPLVMの説明で分かりやすいのは、以下の統計数理研究所のH26年度公開講座「ガウス過程の基礎と応用」の持橋先生と大羽先生の発表資料です。 [1] 統計数理研究所 H26年度公開講座「ガウス過程の基礎と応用」 (web) 元論文は以下です。 [2] M. K. Titsias and N. D. Lawrence (2010) Bayesian Gaussian Process Latent Variable Model. Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), JMLR: W&CP 9, pp. 844-851. (pdf) そして、提唱者で
H26:Gaussian Processes
統計数理研究所 H26年度公開講座「ガウス過程の基礎と応用」 講師: 松井知子 (統数研), 持橋大地 (統数研), 大羽成征 (京都大), 斎藤正也 (統数研) 日時: 2015年3月3日(火) 10:00-16:00 講義スライド 講義1 (松井): 「ガウス過程の基礎」 講義2 (持橋): 「ガウス過程の基礎と教師なし学習」 講義3 (大羽): 「ガウス過程法 変分圧縮, GP-LVM, Deep GP」 講義4 (斎藤): 「ガウス過程のシミュレーションへの応用」 関連資料 Interactive demonstrations for linear and Gaussian process regressions (Andrew Gelman) http://andrewgelman.com/2015/03/07/interactive-demonstrations-linear-
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
