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machine-learning - 具有噪声观测值的高斯过程

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:01:56 25 4
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在高斯过程回归中,对于噪声观测,噪声被添加到协方差矩阵的诊断中(如方程 2.20: http://www.gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW2.pdf ),或用克罗内克增量表示。

如何理解这个假设?

最佳答案

好问题!

一种思考方式是基于内核以及如何组合它们。内核是我们用来描述观察结果如何相互关联的框架,因此首先用于构建内核,您正在阅读的书的第 4 章对它们进行了很好的描述。

The Kernel Cookbook David Duvenaud 的作者解释了通过加法将两个内核添加在一起的效果(他甚至给出了图片,耶!)。实际上,当我们将太多内核添加在一起时,我们说它们都会影响观察之间的关系,但彼此独立。所以我们可以问什么是用核来添加恒等式的标量被乘数?

答案 - 它表示每个观察值完全独立于所有其他观察值,并且方差等于内核的对角线条目,因此简而言之,每个观察值都有独立同分布。与之相关的高斯噪声!

关于machine-learning - 具有噪声观测值的高斯过程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25109804/

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