Câu hỏi được gắn thẻ «gaussian-process»

Các quy trình Gaussian đề cập đến các quy trình ngẫu nhiên mà việc thực hiện bao gồm các biến ngẫu nhiên được phân phối thông thường, với thuộc tính bổ sung rằng bất kỳ tập hợp hữu hạn nào của các biến ngẫu nhiên này đều có phân phối chuẩn nhiều biến số. Máy móc của các quy trình Gaussian có thể được sử dụng trong các bài toán hồi quy và phân loại.

2
Cơ sở lý luận của hàm hiệp phương sai Matérn là gì?
Hàm hiệp phương sai Matérn thường được sử dụng làm hàm kernel trong Quá trình Gaussian. Nó được định nghĩa như thế này Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2ν−−√dρ)νKν(2ν−−√dρ)Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2νdρ)νKν(2νdρ) {\displaystyle C_{\nu }(d)=\sigma ^{2}{\frac {2^{1-\nu }}{\Gamma (\nu )}}{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}^{\nu }K_{\nu }{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}} Trong đó là hàm …
2
Phân phối trên các chức năng là gì?
Tôi đang đọc một cuốn sách giáo khoa Quy trình Gaussian cho Machine Learning của CE Rasmussen và CKI Williams và tôi gặp một số khó khăn trong việc hiểu phân phối trên các chức năng có nghĩa là gì. Trong sách giáo khoa, một ví dụ được đưa ra, …
3
Splines vs Gaussian Regression
Tôi biết rằng Gaussian Process Regression (GPR) là một giải pháp thay thế cho việc sử dụng các spline để phù hợp với các mô hình phi tuyến linh hoạt. Tôi muốn biết trong những tình huống nào thì một tình huống sẽ phù hợp hơn các tình huống khác, …
2
Gaussian xử lý lợi ích
Tôi có sự nhầm lẫn này liên quan đến lợi ích của các quá trình Gaussian. Ý tôi là so sánh nó với hồi quy tuyến tính đơn giản, trong đó chúng ta đã định nghĩa rằng hàm tuyến tính mô hình hóa dữ liệu. Tuy nhiên, trong các quy …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.