【深層学習】VAEとは？VAEの理論を徹底的に分かりやすく解説する
VAE(Variational Auto Encoder, 変分オートエンコーダ...
機械学習における正則化とは？L1・L2正則化を分かりやすく解説
正則化(Regularization)は、機械学習モデルの過学習を防ぐための基本...
時系列異常検知の代表的な手法まとめ
時系列異常検知（TSAD: Time Series Anomaly Detect...
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...
混合ガウスモデル(GMM)のベイスモデルからサンプリングする
混合モデル(Mixture Model)は、機械学習モデルの中でも汎用性が高く、...
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...