統計数理研究所 H26年度公開講座「ガウス過程の基礎と応用」

講義スライド

• 講義1 (松井): 「ガウス過程の基礎」
• 講義2 (持橋): 「ガウス過程の基礎と教師なし学習」
• 講義3 (大羽): 「ガウス過程法 変分圧縮, GP-LVM, Deep GP」
• 講義4 (斎藤): 「ガウス過程のシミュレーションへの応用」

関連資料

Interactive demonstrations for linear and Gaussian process regressions (Andrew Gelman)

http://andrewgelman.com/2015/03/07/interactive-demonstrations-linear-gaussian-process-regressions/

GPML Matlab Code

http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/

Gpy (Gaussian process framework in Python)

http://sheffieldml.github.io/GPy/