基於高斯過程的貝葉斯優化(三)GP超參數的估計
前面的文章大致描述了基於高斯過程(GP)貝葉斯優化的原理框架，該框架中也存在了幾個參數，本篇文章簡單介紹如何對他們進行估計。 首先介紹一下貝葉斯優化框架的超參數有哪些： 回憶我們將高斯過程表述為以下形式: \[f ( x ) \sim G P \left( m ( x ) , k \left ...
原文：高斯過程（GP）
隨機過程基本概念： 隨機過程是一個比隨機變量更廣泛的概念。在概率論中，通常研究一個或多個這樣有限個數的隨機變量，即使在大數定律和中心極限定理中考慮了無窮多個隨機變量，但也要假設隨機變量之間互相獨立。而隨機過程主要是研究無窮多個互相不獨立的 有一定相關關系的隨機變量。隨機過程就是許多隨機變量的集合，代表了某個隨機系統隨着某個指示向量的變化，這個指示向量常用的是時間向量 其中指標集合T：通常用的指標集 ...
2017-12-23 10:58 0 10201 推薦指數：
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