ガウスという名前がたくさん出てきてややこしいですが、ガウスカーネルを使っていない上の図もガウス過程です。実際どのような値になっているかを見れば明らかです。計算すれば、以下のようになります。)の値が近いほうが共分散が高い、つまり同じような値を取る確率が高いことがわかります。値が遠ければ共分散は0に近く無相関に近くなります。生成されるのですから、なめらかな曲線が得られることがわかります。入力は多次元になっても同じようにサンプリングすることができます。こちらもガウスカーネルを用いました。ガウス過程を回帰や分類で使うこのガウス過程を回帰や分類問題に使っていきます。ガウス過程による回帰の記事1つ目:www.iwanttobeacat.com回帰の最終的な実験結果はこちらです。www.iwanttobeacat.comガウス過程による分類の記事1つ目www.iwanttobeacat.com分類の最終的な実験結果はこちらです。www.iwanttobeacat.com今回のコードです。カーネル法による...2020-01-04ガウス過程による分類(7)実験結果ガウス過程による分類(6)の続きです。前回の以下の記事の続きです。前回の以下の記事の続きです。前回の記事の続きです。1引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。