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预测平均值的语法是:
[~, mu_1, ~, ~, loghyper] = ssgpr_ui(Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest, m);
我的问题是，作者指出，不同迭代的初始超参数搜索条件不同，因此每次迭代的模型结果都不同。有什么方法可以确保将最佳初始化或种子条件设置为具有高质量的超参数，以获得最佳预测和可重现的结果？
最佳答案
为了每次都获得相同的预测，可以通过以下方式设置种子 ojit_代码
但是，没有设置最佳种子的标准程序。这样做会导致模型过度拟合，因为我们给出了太多理想条件来拟合训练数据(如 @mikkola 引用)
关于matlab - 稀疏 GP 回归的初始种子，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33965357/
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