ベイズ推定で解く(2)予測分布をプロットでは回帰曲線のモデルを多項式などと設定していましたが、ノンパラメトリックなカーネル回帰分析ではそういう設定がありませんので、同じ予測分布でもパラメトリック手法とは傾向が違って面白いですね。今回ガウスカーネルを使っていますので、予測分布の結果は、訓練データを中心とした正規分布が配置されていると思えばまあこうなるよねって感じですね。してみると、それぞれ次のような結果となりました。このあたりの結果はカーネル密度推定法の実験と同じですね。平滑化パラメータが小さければ訓練データに強く影響される結果となり、大きければ影響が弱くなだらかな分布となります。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。