Pattern Recognition and Machine Learning

109：karino2：2017/07/17(月) 19:51:10: 6.4.2はガウス過程の回帰を扱う。
まず、ガウス過程の時のyのマージナルとtのマージナルを求める。
ここでカーネル関数は入力点2つ与えた時のy同士の共分散として導入されるので、2つの点のyを予測する時における近さを与えている、と解釈できる。

そして新たな入力に対するpredictはnまでは分かってるとしてn+1番目の入力を足した時のn+1番目の分布として考える。
すると6.66と6.67の正規分布になる。

あとは複数点への拡張などの話。

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