ガウス過程回帰

• 1. 問題設定
  • 1.1. 線形回帰
  • 1.2. データ分布のモデル：尤度関数
• 2. 最尤推定と最小二乗法
  • 2.1. 最尤推定法と最小二乗法の等価性
  • 2.2. ハイパーパラメータについての最尤推定
• 3. MAP推定と正則化最小二乗法
• 4. ベイズ推定
  • 4.1. パラメータの事後分布
  • 4.2. 逐次学習
  • 4.3. 逐次学習とバッチ学習の等価性
  • 4.4. 出力データの予測分布
• 5. ガウス過程回帰
  • 5.1. 動機付け
  • 5.2. ガウス過程との関係
  • 5.3. 出力にノイズがある場合
  • 5.4. 予測分布
  • 5.5. 予測関数

• Appendix
  • ガウス分布関数
  • ガウス積分
  • 行列および行列式の公式
  • ベイズの定理