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  <author_name>StatModeling</author_name>
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  <blog_title>StatModeling Memorandum</blog_title>
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    <anon>Python</anon>
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  <description>概要 GPyを用いて、サンプルパスの生成、ガウス過程回帰、クラス分類、ポアソン回帰、Bayesian GPLVMを実行しました。自分用のメモです。 参考資料 [1] 公式ページ [2] 公式のチュートリアル [3] Gaussian Process Summer Schoolsの資料 理論的背景は上記の[3]を参考にしてください。日本語でもガウス過程の解説がMLPシリーズから豪華著者陣で出るようです。超期待しています。 以下のサンプルプログラムは基本的に[2]を元にしています。しかし、古くてそのままでは動かないプログラムや分かりにくいプログラムを少し加工修正しています。なお、環境は以下の通りで…</description>
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  <published>2016-11-11 20:51:27</published>
  <title>GPy（Pythonのガウス過程用ライブラリ）の使い方</title>
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