Вопросы с тегом «gaussian-process»

Предпосылки и проблемы Я использую Гауссовские процессы (GP) для регрессии и последующей байесовской оптимизации (BO). Для регрессии я использую пакет gpml для MATLAB с несколькими пользовательскими модификациями, но проблема общая. Общеизвестно, что когда два входных тренинга находятся слишком близко к входному пространству, ковариационная матрица может стать неположительной (на этом сайте …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

Я считаю, что производная гауссовского процесса (ГП) - это другая ГП, и поэтому я хотел бы знать, существуют ли уравнения замкнутой формы для уравнений предсказания производной от ГП? В частности, я использую квадратичное экспоненциальное (также называемое гауссовским) ковариационное ядро ​​и хочу знать, как делать предсказания о производной гауссовского процесса.

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

Гауссовский процесс широко используется, особенно в эмуляции. Известно, что вычислительная потребность высока ( ).0 ( н3)0(n3)0(n^3) Что делает их популярными? Каковы их основные и скрытые преимущества? Почему они используются вместо параметрических моделей (под параметрической моделью я подразумеваю типичную линейную регрессию, в которой различные параметрические формы могут использоваться для описания входного …

11 gaussian-process 

Я использую гауссовский процесс (ГП) для регрессии. В моей задаче довольно часто две или более точек данных находятся близко друг к другу относительно длины масштабы проблемы. Также наблюдения могут быть очень шумными. Чтобы ускорить вычисления и повысить точность измерений , кажется естественным объединять / интегрировать кластеры точек, которые находятся близко …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

Я хотел бы смоделировать броуновский экскурсионный процесс (обусловленное броуновское движение всегда будет положительным при 0<t<10<t<10 \lt t \lt 1 до 000 при t=1t=1t=1 ). Поскольку броуновский экскурсионный процесс - это броуновский мост, который всегда должен быть положительным, я надеялся смоделировать движение броуновской экскурсии с использованием броуновского моста. В R я …

11 r  gaussian-process  brownian 

Я делаю ML в моем университете, и профессор упомянул термин «ожидание» (E), в то время как он пытался объяснить нам некоторые вещи о гауссовских процессах. Но по тому, как он это объяснил, я понял, что E - это то же самое, что и среднее значение μ. Я правильно понял? Если …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

Я тренирую гауссовский процесс с ядром ARD с большим количеством параметров, максимизируя предельное правдоподобие данных вместо перекрестной проверки. Я подозреваю, что это чрезмерно. Как я могу проверить это подозрение в байесовском контексте?

11 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

Я хочу реализовать постепенную гауссовскую регрессию процесса, используя скользящее окно над точками данных, которое приходит один за другим через поток. Пусть обозначает размерность входного пространства. Итак, каждая точка данных имеет количество элементов.dddxixix_iddd Пусть будет размером скользящего окна.nnn Чтобы делать предсказания, мне нужно вычислить обратную матрицу грамм , где а k …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

Может ли любая непрерывная функция на [a, b], где a и b являются действительными числами, быть аппроксимированной или произвольно близкой к функции (в некоторой норме) гауссовскими процессами (регрессия)?

10 gaussian-process  approximation 

Мне трудно понять, в чем разница между кригингом и гауссовскими процессами. Я имею в виду, что вики говорят, что они одинаковы, но их формулы для предсказания такие разные. Я немного запутался, почему их называют похожими. Разъяснения?

10 gaussian-process 

Каковы хорошие стратегии для выполнения регрессии гауссовского процесса, когда функция, которую я пытаюсь приблизить, изменяется во времени? Наивный подход, который приходит мне в голову, состоит в том, чтобы использовать только N самых последних точек данных для выполнения регрессии. Какие стратегии лучше?

10 regression  online  gaussian-process 

Я узнал о регрессии гауссовского процесса из онлайн-видео и заметок к лекциям, и я понимаю, что если у нас есть набор данных с точками, то мы предполагаем, что данные взяты из n- мерного многомерного гауссиана. Таким образом, мой вопрос в том случае, если n равно 10 из миллионов, регрессия гауссовского …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

Просто хотел посмотреть, есть ли у кого-нибудь опыт применения Гауссовой регрессии процессов (GPR) к многомерным наборам данных. Я изучаю некоторые из различных методов разреженного георадара (например, разреженных псевдо-входов георадара), чтобы увидеть, что может работать для наборов данных большого размера, где в идеале выбор объектов является частью процесса выбора параметров. Любые …

10 machine-learning  predictive-models  large-data  gaussian-process 

Я читаю этот препринт и испытываю трудности с выводом уравнений для регрессии гауссовского процесса. Они используют настройки и обозначения Расмуссена и Уильямса . Таким образом, аддитивный, с нулевым средним, стационарный и нормально распределенный шум с дисперсией предполагается:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σ2noise)y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σnoise2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, \quad \epsilon\sim N(0,\sigma^2_{noise}) Для предполагается предшествующий GP с нулевым средним , что …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

Я пытался получить некоторую интуицию для регрессии Гауссова процесса, поэтому я сделал простую 1D игрушечную задачу, чтобы попробовать. Я взял в качестве входных данных, а y i = { 1 , 4 , 9 } в качестве ответов. («Вдохновленный» от y = x 2 )Икся= { 1 , 2 , …

9 regression  gaussian-process