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: 設置好核函數后我們需要計算三組矩陣,分別是自觀測矩陣K,觀測預測矩陣Ks和預測矩陣Kss。 計算方法就是將觀測自變 ...
2021-05-04 11:06 0 3901 推薦指數:
h=5;w=2;[x y]=meshgrid(-w:w,-h:h);sigma=5;img = (1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma^2 ...
通常我們使用的最小二乘都需要預先設定一個模型,然后通過最小二乘方法解出模型的系數。 而大多數情況是我們是不知道這個模型的,比如這篇博客中z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 這樣的模型。 ...
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 ...
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 ...
計算步驟如下: 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: 迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型 ...
DBSCAN全稱Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,是一種密度聚類算法。 和Kmeans相比,不需要事先知道數據的 ...