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...
ポアソン混合モデルの生成モデルからサンプリングする
ベイズモデルにおいては、あるモデルを考えるときに、生成モデル(generativ...
平均場近似による変分推論をわかりやすく解説
ベイズ推定では、事後分布 $p(\bm{z}|\bm{x})$ を求めることが中...
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, ...
【ベイズ推論】コイン投げの実例を通してPymcの使い方を掴む
pymcはベイジアンモデリングをPythonで行うためのPPL(確率的プログラミ...
MT法(マハラノビス・タグチ法)による異常検知を理解する
MT法(マハラノビス・タグチ法, Mahalanobis-Taguchi met...
カーネルリッジ回帰の理論と実装をわかりやすく解説
カーネルリッジ回帰(Kernel Ridge Regression)は、リッジ回...
特異値分解(SVD)とは？機械学習での応用を解説
特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)...
ガウス過程からランダムに関数をサンプリングする
ガウス過程(Gaussian Process)はよく、関数$\bm{f}$を出力...
グラフィカルモデルとは？確率変数の依存関係をグラフで表現する
グラフィカルモデルは、多変量の確率変数間の依存関係をグラフ構造で表現する手法です...