正誤表

• p71: -H < x < H → -H ≦ x ≦ H
• p84: y^*=(y_1^*,...,y_M^*) → y^*=(y_1^*,...,y_M^*)^T

第8刷まで

• p121: 図4.6(b), y_N→y_n, n=1,...,M→n=1,...,N

第7刷まで

• p51: 脚注, N(μ,Σ)→\mathcal{N}(μ,Σ)
• p54: 最終行, Σ₂₁Σ₁₁^-1Σ₂₁ → Σ₂₁Σ₁₁^-1Σ₁₂
• p55: 式(2.62), p54と同様
• p83: 図3.15キャプション, y→y^*
• p86: 式(3.83)の上, (y_1,…,y_N)→(y_1,…,y_N)^T
• p101: 図3.29キャプション, 「さた」→「された」
• p126: 式(4.19)の次, μ(2)→μ(6)
• p130: 式(4.29), y_i→y_n; 一番下の行, S_n→S_n^-1
• p138: pσ²→dσ²
• p150: 式(5.6), k_n→k_N
• p154: 式(5.19), ∫p(y|f)p(f|u)dfdu→∫p(y|f)p(f|u)p(u)dfdu
• p155: 図5.2の3, q(u|y)→p(u|y); 表5.3, Q_u^-1→ Σ^_u^-1 または Q_MM^-1； 5.2.3節, Σ_u→Σ^_u
• p160: Kulback→Kullback
• p166: 式(5.46), Λ=σ^-2K_MM^-1 K_MNK_NMK_MM^-1 + K_MM^-1 を追加
• p167: stochastic gradient descent→stochastic gradient method
• p173: interporation→interpolation
• p184: 図3キャプション, 「平均を青線で投影」→「平均と分散をそれぞれ青線と青影で表示」
• p186: 式(6.10)の2行目, (y_N-μ_N)..(y_N-μ_N)^T→ y_N^T..y_N
• p186: 式(6.10)の下, a_ij^(d)=x_di-x_dj→ a_ij^(d)=(x_di-x_dj)², e_ij=exp(-Ση_d(a_ij^(d))²)→ e_ij=exp(-Ση_da_ij^(d)), ∂K_θ/∂η_d=-2θ₀A^(d)E→ ∂K_θ/∂η_d=-2θ₀A^(d)◦E ;
  ここで◦はアダマール積(成分毎の積)を表します.
• p197: 式(7.29), ∂L/∂K・∂K/∂x_nj =Σ_n=1^NΣ_m=1^N G_nm… →
  ∂L/∂K・∂K/∂x_nj =Σ_m=1^N (∂L/∂K)_nm (∂K/∂x_nj)_mj =Σ_m=1^N G_nm…
• p205: 式(7.39)の第1項と第2項, K_Y→K_X
• p216: k=1,…,M-1→k=0,…,M-1

• p83: 図3.15のキャプションで, (x^*,y)→(x^*,y^*)

第3刷まで

• p27: 式(1.53)および式(1.54), (2 4 -1)^T → (2 4 1)^T (式(1.54)の結果は正しい結果です)
• p48: 式(2.30)の下, |∂y/∂x|→|∂x/∂y| (2ヶ所)
• p73: 式(3.35)の上, k(x*,x_N)→k(x*,x_N))
• p84: 式(3.78), k_**(m,m)=〜 →k_**(m,m') = k(x^*_m, x^*_m') (m=1,...,M, m'=1,...,M)
• p87: 図3.17で, 14行目の右辺→k^T*yy, 15行目の右辺→s-k^T*K^-1*k (この修正がなくても, MATLAB記法としては正しい表記です)
• p98: 式(3.108), Π1/(1+e^-f_n)→ Π_n=1^N σ(f_n)^I(y_n=1)(1-σ(f_n))^I(y_n=0)
• p121: 例9, 2.5節→2.1.2節
• p138: 図4.15, N→M
• p154: 公式5.3, N(0_N, K_NM Q^-1_MM K^T_NM) → N(0_N, K_NM K^-1_MM K^T_NM + Λ + σ²I_N)
• p154: 公式5.4, σ^²_f*=〜 → σ^²_f* = k_** - k^T_M*(K^-1_MM - Q^-1_MM)k_M*
• p161: 式(5.31)右辺, p(Y|θ)→ln p(Y|θ)
• p187: 4.5節→3.5節

• p30: 式(1.62), X→Φ
• p102-103: 式(3.116)に関するいくつかの修正. newnn.pdfを参照.
• p121: 式(4.6), f_n|x_i→f_n|x_n
• p126: 式(4.17)の分母, 2πσ^2→√(2πσ^2), 式(4.19)の最後の項, √2σ^2→2σ^2
• p130: 式(4.28)の下, 式(4.27)と式(4.29)が→式(4.27)と式(4.28)が
• p131: 式(4.31), i=1→n=1
• p139: 式(4.43)の下, ∫h_k(x)dx=0→∫h_k(x)dx=1
• p141: X(t+△t)-x(t)→X(t+△t)-X(t)
• p147: 式(5.4)の下の式, k_{*N}の修正と\mathbf{y}の追加.
  \bar{f}_* = k_*N^T (K_NN+σ²I)^-1→ \bar{f}_* = k_N*(K_NN+σ²I)^-1\mathbf{y},
  σ~_*² = k_**-k_*N^T→ σ~_*² = k_**-k_N*^T
• p152: 4.3.3節の観測ノイズ→3.3.3節の観測ノイズ
• p154: 下から2行目, 予測分布に観測ノイズ→ 予測分布の分散に観測ノイズ由来の分散
• p155: 図5.2, 事後確率 q(u)→事後確率 q(u|y)
• p156: 5.2.4節第2段落, な滑らか→滑らか
• p171: 公式5.9, 固有ベクトルは(p_i(1),p_j(2))→固有ベクトルは p_i(1)(x)p_j(2)
  ((x)はクロネッカー積の記号 \otimes)
• p173: 8行目, K_1,M-→K_1,M-1;
  9行目, b₀ = ..→ b₁ = (K₁₁, K₁₂,.., K_1,M-1,K_1,M,K_1,M-1, K_1,M-2,..,K₁₃,K₁₂)
• p215: 式(A.1), -MBD-1→-MBD^-1
• p217: 最後の式, (μ-y)C^-1(μ-y)^T→ (μ-y)^TC^-1(μ-y)
• p218: 公式(A.2), (μ-y)S(μ-y)^T→(μ-y)^TS(μ-y)
• p219: C^-1=|C|C~→C^-1=|C|^-1C~

• p3: 図0.2のキャプション後半, (a)と(b)が逆
• p5: 図0.3キャプション 「(a)(c)はパラメータ空間, (b)(d)はデータ空間です．」 →「(a)(c)はデータ空間, (b)(d)はパラメータ空間です．」
• p38: 図1.11(b), 横軸は log(x)
• p39: 2章では→1章では
• p51-54: 転置^Tの抜けや, +-などの修正. newgauss.pdf を参照
• p54: 式(2.57), 下から2行目の最後の x_2 は不要
• p118: 例6中の数式1行目の分母 √(2π|σ^2I_3|)→√((2π)^3|σ^2I_3|)
• p125: 式(4.12)の分母 √(2π|Σ|) →√((2π)^D|Σ|)
  式(4.12) exp の中 (..)^TΣ(..)} →(..)^TΣ^{-1}(..)
  式(4.13) log(2π|Σ|) →log((2π)^D|Σ|), \sum の後 (..)^TΣ(..)} →(..)^TΣ^{-1} (..)
• p129: 式(4.27)の一行目 2π→(2π)^D ※ 2行目はそのまま
• p130: 式(4.28) 2π→(2π)^D
• p147: 式(5.4)の直後2行目 N次元ベクトル→N次元縦ベクトル
• p153: 式 (5.15) 中1つ目の 2π → (2π)^M, 2つ目の 2π→(2π)^N
• p191: 図7.2, キャプションのx→$\mathbf{x}$
• p192: D=2→K=2
• p200: D次元→K次元