基于高斯过程的贝叶斯优化(三)GP超参数的估计
前面的文章大致描述了基于高斯过程(GP)贝叶斯优化的原理框架，该框架中也存在了几个参数，本篇文章简单介绍如何对他们进行估计。 首先介绍一下贝叶斯优化框架的超参数有哪些： 回忆我们将高斯过程表述为以下形式: \[f ( x ) \sim G P \left( m ( x ) , k \left ...
原文：高斯过程（GP）
随机过程基本概念： 随机过程是一个比随机变量更广泛的概念。在概率论中，通常研究一个或多个这样有限个数的随机变量，即使在大数定律和中心极限定理中考虑了无穷多个随机变量，但也要假设随机变量之间互相独立。而随机过程主要是研究无穷多个互相不独立的 有一定相关关系的随机变量。随机过程就是许多随机变量的集合，代表了某个随机系统随着某个指示向量的变化，这个指示向量常用的是时间向量 其中指标集合T：通常用的指标集 ...
2017-12-23 10:58 0 10201 推荐指数：
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