[Chapter 2] Regression

chapter1은 introduction 부분이라 chapter2부터 정리

[Intro]

supervised-learning은 크게 regression과 classification으로 구분할 수 있습니다.

classification은 output이 discrete class label이 해당되고, regression은 output이 continuous quantity에 해당됩니다.

gaussian process(이하 GP) regression model을 보는 관점은 여러가지가 존재하는데 가장 일반적인 설명은

defining a distribution over functions and inference taking place directly in the space of functions - [function-space view]

에 해당하는 funtion-space의 관점에서 보는 것 입니다.

chapter2에서는 다음의 흐름으로 GP regression에 대하여 얘기가 진행됩니다.

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2.1 Weight-space View	weight-space view	link