Linear Regression으로 부터 Gaussian Process 유도하기
Tue 06 February 2018
Gaussian Process (GP)의 정의를 놓고 보면 누가 봐도 Stochastic Process 형태를 띄고 있지만, 사실 GP는 Linear Regression로 부터 유도될 수도 있다. 먼저 Linear Regression을 Bayesian 모델로 확장하여 Bayesian Linear Regression 모델을 만들 수 있는데, 여기서 등장하는 Inner Product들을 Kernel Trick을 이용해 Kernelize하면 Bayesian Kernel Linear Regression (?) 모델을 만들 수 …
Category: Bayesian Machine Learning Tagged: Gaussian Process Kernel Method
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