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library(ggplot2) library(MASS) library(mvtnorm) # our example data points are generated from this... library(ggplot2) library(MASS) library(mvtnorm) # our example data points are generated from this function with gaussian noise underlining_function <- function(x) sin(x * pi * 2) # params for prior probability S <- 0.1 ALPHA <- 0.1 BETA <- 9 # use 9 gaussian basis functions NUM_BASES <- 9 basis_centers <- seq(0, 1, length=NUM_BASES) gaussian_basis_func <- function(x, sigma, mu) dnorm(x, mean=mu, s