ベイズ線形回帰（Bayesian Linear Regression）
Gaussian Process Classification
はじめに この記事は『Multi-Class Gaussian Process Classification Made Conjugate: Efficient Inference via Data Augmentation』を理解するために勉強しながら書いたものである。本記事は和訳ではないので必要な部分のみをピックアップしながら数式の行間を埋めていく形になるが、原論文は背景もしっかりまとまっていて数理的にもエレガントなのでぜひ原論文も読んでほしい。 本記事の数式は原論文に倣うが、一部変更点としてベクトルを表すために太字は使わないことに注意する（こだわりがあるわけではなく単に面倒くさい）。数式番号は論文のものをそのまま用いる。 また、この論文では data augmentation という概念が出てくるが、これはモデルに潜在変数を追加する操作のことを指しており、深層学習の文脈で画像を切り抜
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