Gaussian Processes for Machine Learning
C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, 2006, ISBN 026218253X. c 2006 Massachusetts Institute of Technology. www.GaussianProcess.org/gpml Gaussian Processes for Machine Learning C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, 2006, ISBN 026218253X. c 2006 Massachusetts Institute of Technology. www.Gau
1.7. Gaussian Processes
1.7. Gaussian Processes# Gaussian Processes (GP) are a nonparametric supervised learning method used to solve regression and probabilistic classification problems. The advantages of Gaussian processes are: The prediction interpolates the observations (at least for regular kernels). The prediction is probabilistic (Gaussian) so that one can compute empirical confidence intervals and decide based on
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ガウスéŽç¨‹å›žå¸°ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚¬ã‚¦ã‚¹éŽç¨‹å›žå¸° (GPR) モデルã¯ã€ãƒŽãƒ³ãƒ‘ラメトリックãªã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®ç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã™ã€‚GPR モデルã¯ã€é–¢æ•° fitrgp を使用ã—ã¦å¦ç¿’ã•ã›ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ 未知ã®åˆ†å¸ƒã‹ã‚‰æŠ½å‡ºã•ã‚ŒãŸ {(xi,yi);i=1,2,...,n} ã¨ã„ã†å¦ç¿’セットãŒã‚ã‚‹ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ã“ã“ã§ã€xi∈â„d ãŠã‚ˆã³ yi∈℠ã§ã™ã€‚GPR モデルã¯ã€ä¸Žãˆã‚‰ã‚ŒãŸæ–°ã—ã„入力ベクトル xnew ã¨å¦ç¿’データã‹ã‚‰å¿œç”変数 ynew ã®å€¤ã‚’予測ã™ã‚‹ã¨ã„ã†å•é¡Œã‚’扱ã„ã¾ã™ã€‚線形回帰モデルã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªå½¢å¼ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ ã“ã“ã§ã€Îµâˆ¼N(0,σ2) ã§ã™ã€‚誤差分散 σ2 ã¨ä¿‚æ•° β ã¯ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰æŽ¨å®šã•ã‚Œã¾ã™ã€‚GPR モデルã§ã¯ã€ã‚¬ã‚¦ã‚¹éŽç¨‹ (GP) ã«ã‚ˆã‚‹æ½œåœ¨çš„変数 f(xi), i=1,2,...,n ã¨æ˜Žç¤ºçš„ãªåŸºåº•é–¢æ•° h ã‚’å°Žå…¥ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šå¿œç”を求ã‚ã¾ã™ã€‚潜在的変数ã®å…±åˆ†æ•£é–¢æ•°ã¯å¿œç”ã®æ»‘らã‹ã•ã‚’æ•ã‚‰
ガウスéŽç¨‹ - Wikipedia
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大阪 拳銃強奪事件 33æ³ã®ç”·ã‚’é€®æ• æ‹³éŠƒæ‰€æŒã‚‚銃弾１発ä¸æ˜Ž | NHKニュース
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AdaBoost - Wikipedia
AdaBoost, short for Adaptive Boosting, is a statistical classification meta-algorithm formulated by Yoav Freund and Robert Schapire in 1995, who won the 2003 Gödel Prize for their work. It can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. The output of the other learning algorithms ('weak learners') is combined into a weighted sum that represents the f
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リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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ガウスéŽç¨‹ã®è€ƒãˆæ–¹ - Qiita
https://www.ism.ac.jp/~daichi/lectures/H26-GaussianProcess/gp-lecture1-matsui.pdf
https://www.ism.ac.jp/~daichi/lectures/H26-GaussianProcess/gp-lecture2-daichi.pdf
Conjugate gradient method - Wikipedia
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