徒然weed

アウトプットの場

ガウス過程と機械学習〜ガウス過程回帰〜

f:id:shintaro-football7:20200307125339p:plain

今回はガウス過程回帰について。 

ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 

前回の内容はガウス過程とは何かというものだった。 

f:id:shintaro-football7:20200313202234j:plain

yにノイズが乗っかるとしてももとのカーネル関数にノイズを入れたものを使って新たにカーネル関数を作れば良い。

f:id:shintaro-football7:20200313202241j:plain

さてここで一回多変量ガウス分布の条件付き確率について公式を一つ求める。

f:id:shintaro-football7:20200316150504j:plain

f:id:shintaro-football7:20200316150458j:plain

ここからガウス過程回帰について考える。予測値も入れた(N+1)×(N+1)次元のデータもガウス分布に従うと仮定して新しいデータx^{*}に対応する予測値を導く。その際使うのが上で導いた公式である。

f:id:shintaro-football7:20200316150452j:plain

最後に、カーネル関数のパラメータ推定についてちょっとだけ。具体的な計算方法について「SCG法」や「L-BFGS法」などが挙げられていますが今回は保留。

f:id:shintaro-football7:20200313202253j:plain

f:id:shintaro-football7:20200313202259j:plain

f:id:shintaro-football7:20200313202306j:plain

 

本日のおまけ

全然知らない人だけど喜び方がいい。お母さん(?)の温かく見守る感じも素敵ね。

合格おめでとうございます。全然知らない人だけど。

youtu.be