ベイズ最適化の理論 — ガウス過程と獲得関数でブラックボックス関数を効率的に最適化する
機械学習のモデルを構築するとき、学習率やドロップアウト率、正則化の強さなど、調整...
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...
ベイズ線形回帰の理論と導出をわかりやすく解説しPythonで実装する
最小二乗法などで回帰モデルの重みパラメータを決定することは統計学の基本ですが、今...
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, ...
ガウス過程回帰を初めから分かりやすく解説
ガウス過程回帰について、本記事ではわかりやすく解説します。ガウス過程回帰はよく、...