ガウス過程回帰

ガウス過程回帰（GPR）は、ガウス過程を基にした非パラメトリックなベイジアン回帰手法で、入力と出力の間のマッピング関係を学習し、連続変数の予測を達成することを目的としています。GPRは柔軟な確率モデル化能力を持ち、予測に関連する不確実性の推定も提供できるため、機械学習、時系列分析、最適化など、さまざまな分野で広く使用されています。その他のタスクにおいても、GPRは強力な回帰ツールとして機能し、小規模なサンプルサイズや非線形データの処理において大きな優位性を示しています。