Chapter 11

ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression)

ガウス過程回帰

回帰問題。入力xに対する出力yを予測する。

いままでの線形回帰は各データが独立かつある平均から分散一定で観測されるという仮定に基づいたモデル化を行ってきたが、ガウス過程回帰はすべてのデータの間に「入力が近ければ出力も近い」という依存関係を仮定したモデルとなる。

「入力が近ければ出力も近い」という近傍法的なアイディアはカーネル法と近く、ガウス過程回帰はカーネル法と密接な関係にある。実際に、ガウス過程回帰はカーネル回帰から重みベクトルを積分消去したモデルである。

モデル