ガウス過程

ガウス過程は、回帰、分類、推論などのタスクに適用可能な強力な機械学習フレームワークです。未知の関数を確率過程としてモデル化し、訓練出力を同時ガウス確率変数とすることで、その統計的性質を活用してテスト入力における関数の平均値と分散を推定します。このアプローチには、効率的な予測とハイパーパラメータの最適化が可能なという利点があります。