カーネル関数の種類と性質 — ガウス過程で使うカーネルを徹底解説
ガウス過程（Gaussian Process）の性質は、カーネル関数（共分散関数...
ガウス過程
ガウス過程のハイパーパラメータ最適化 — 周辺尤度最大化を解説
ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR...
ガウス過程分類（GPC）をわかりやすく解説
ガウス過程回帰（GPR）は、関数空間上にガウス過程の事前分布を置くことで、柔軟な...
ベイズ最適化とは？ガウス過程を使ったブラックボックス最適化を解説
ベイズ最適化（Bayesian Optimization）は、評価コストが高いブ...
Aleatoric UncertaintyとEpistemic Uncertaintyを理解する
深層学習モデルは高い予測精度を実現しますが、「その予測がどれくらい信頼できるか」...
ガウス過程を用いた常微分方程式のベイズ学習 – Variational Multiple Shooting法
常微分方程式（ODE: Ordinary Differential Equati...
ガウス過程回帰(GPR)でCalifornia Housingの回帰を行う
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR...
疎ガウス過程（Sparse Gaussian Processes）をわかりやすく解説
ガウス過程（Gaussian Process）は柔軟なノンパラメトリックモデルで...
多出力ガウス過程(MOGP)の理論と実装を解説
多出力ガウス過程(Multi-Output Gaussian Process, ...
ガウス過程回帰の理論と実装をわかりやすく解説
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR...