ベイズ線形回帰とは？事後分布と予測分布の導出を図解でわかりやすく解説
ある装置の温度と出力電圧の関係を調べるために、実験を5回だけ行ったとしましょう。...
コレスキー分解の理論と実装
ガウス過程回帰で予測分布を計算するとき、あるいは多変量正規分布からサンプルを生成...
Stochastic Variational Gaussian Process (SVGP) — 大規模データに対応するGP近似
10万件のセンサ計測、1000万枚の衛星画像ピクセル、1日数億トランザクションの...
ガウス関数とは？式・グラフ・性質・フーリエ変換までを図解でわかりやすく解説
工場で大量生産したボルトの直径を測ると、設計値ぴったりではなく、ばらつきが「真ん...
ガウス過程回帰（GPR）を初めから理解する — 理論・導出・Python実装
はじめに：点の予測ではなく「どこまで信じてよいか」を予測する センサーで温度を測...
再生核ヒルベルト空間（RKHS）とは？わかりやすく解説
「カーネル法を使えば非線形問題を線形手法で解ける」という話を聞いたことがある方は...
ニューラルタンジェントカーネル（NTK）をわかりやすく：無限幅で深層学習が線形になる理論
ニューラルネットワークの学習には、よく考えると不思議なことがたくさんあります。損...
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...