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我有一个 2043 小时的时间序列。我的目标是通过高斯过程回归 (GPR) 模型训练和测试预测模型,包括其不
我需要根据时间预测输出是什么。我想这样做,以便我可以在前 20% 的数据上训练我的模型,然后创建一
我有一个 GPR 训练模型,具有七个特征和一个响应变量。从文献(实际观察)中,我知道响应变量对特征
我正在尝试使用 scikit-learn 和 GP。我尝试使用库的默认优化器进行预测。这是我使用一个简单内核列表所
我目前正在对数据集的前 30% 训练高斯过程回归模型,以预测最后 70%。由于我有许多有点相似的数据集
我正在研究应用 GP 回归来预测风电场的功率输出。我在 Matlab 中使用 GPML 工具箱。我使用 beta 似然作为
我正在创建一些 GPflow 模型,在这些模型中,我需要阈值 <code>x0</code> 前后的观察结果是先验独立的。我
我正在尝试与高斯过程分类取得联系,并尝试重现 <a href="https://docs.gpytorch.ai/en/stable/examples/01_Exact_GPs/GP_R
我不理解 R 包 {DiceKriging} 中 kmEstimate() 中的 <a href="https://github.com/cran/DiceKriging/blob/547135515e32fa0a37260b9cd01631
我想了解贝叶斯 GPLVM 实现在 GPflow 中是如何工作的,但我正在为几行代码而苦苦挣扎。对于以下问题的
尝试使用手写数字数据集的光学识别在 python 中实现高斯混合模型,该数据集包含 10 个大小为 [100x64] 的
我知道深度 GP 的基本构建块是(变体)稀疏 GP 和 GPLVM。在(尝试)阅读相关论文(参见参考资料)并了
我正在通过包 <a href="https://pygpgo.readthedocs.io/en/latest/" rel="nofollow noreferrer">PyGPGO</a> 研究贝叶斯优化,它在
我正在尝试了解 GPR,并且我正在测试它以预测一些值。响应是 PCA 的第一个组成部分,因此它具有相对
所以我有这段代码可以读取双精度数组并进行高斯消除,我想将其更改为读取浮点数,我的问题是,如
在 scikit-learn 中,<code>GaussianProcessRegressor</code> <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.gaussian_
我正在使用 Python 库 <a href="https://github.com/fmfn/BayesianOptimization" rel="nofollow noreferrer">fmfn/BayesianOptimization</a>
我正在尝试使用 C 中动态创建的数组进行高斯消除,但每次运行它时,它都会停在高斯消除部分。我不
我使用高斯过程 (GP) 的后验作为非线性微分方程求解器的输入,为简单起见,这会产生标量输出。我想
我正在使用 <strong>scikit-learn</strong> Python 库对需要七个输入的函数执行贝叶斯优化(在高斯过程回归之上