高斯過程定義 定義:若對於任意時刻ti(i=1,2,...,n),隨機過程的任意n維隨機變量Xi=X(ti)(i=1,2,...,n)服從高斯分布,則稱X(t)為高斯隨機過程或正太過程。 高斯過程的特性 高斯隨機過程完全由它的均值和協方差函數決定。 高斯隨機過程 ...
在概率論和數理統計中,高斯過程 英語:Gaussian process 是觀測值出現在一個連續域 例如時間或空間 的統計模型。是隨機過程 stochastic process 的一種,是一系列服從正態分布的隨機變量 random variable 在一指數集 index set 內的組合。 高斯過程中任意隨機變量的線性組合都服從正態分布,每個有限集都服從聯合正態分布,且其本身在連續指數集上的概率密 ...
2018-12-21 21:12 0 1904 推薦指數:
高斯過程定義 定義:若對於任意時刻ti(i=1,2,...,n),隨機過程的任意n維隨機變量Xi=X(ti)(i=1,2,...,n)服從高斯分布,則稱X(t)為高斯隨機過程或正太過程。 高斯過程的特性 高斯隨機過程完全由它的均值和協方差函數決定。 高斯隨機過程 ...
網上講高斯過程回歸的文章很少,且往往從高斯過程講起,我比較不以為然:高斯過程回歸(GPR), 終究是個離散的事情,用連續的高斯過程( GP) 來闡述,簡直是殺雞用牛刀。所以我們這次直接從離散的問題搞起,然后把高斯過程逆推出來。 這篇博客有兩個彩蛋,一個是揭示了高斯過程回歸和Ridge回歸 ...
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 ...
參考資料: http://kingfengji.com/?p=44 說說高斯過程回歸 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/06/15/3137239.html 機器學習&數據挖掘筆記_11(高斯過程回歸) 在網 ...
1、高斯分布: 透徹理解高斯過程Gaussian Process (GP)_人工智能_馮喆--AI工匠-CSDN博客 https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/80276061 一文詳解高斯混合模型原理 - 知 ...
第一篇博客,淺談自己對高斯過程和貝葉斯優化的理解,有誤處歡迎指正。 一. 高斯過程回歸 1. 高斯過程到底是個什么東西?! 簡單來說,高斯過程可以看成是一個函數,函數的輸入是x,函數的輸出是高斯分布的均值和方差。 對於一些X值有對應的Y值,從X到Y存在映射關系f,即f(X)=Y ...
高斯過程是一種非參數模型估計方法。不像最小二乘,需要知道模型的參數,如:y=ax+b,我們就需要知道a和b來對模型進行估計。 高斯過程要設置一個核函數,來給不同觀測值確定關系。這里我們需要設置核函數的超參數,比如下面的alpha和beta。 下面是幾種常見的計算不同觀測關系的核函數: 設置好 ...
閱讀本文默認具有一定的概率數理統計與隨機過程基礎。 假設我們有一個機器學習模型M(如XGBoost,SVM,神經網絡等),其超參數為記為$x_i$,則每對M進行評估的結果可記為$y_i=f(x_i)$,在這里$y_i$可以是LOSS等評價指標。問題在於如何選擇超參數找到我們的最優超參數$x ...