在机器学习的众多算法中,高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)像一位低调却实力不凡的选手,它没有神经网络那样的大众关注度,却在特定领域展现出无可替代的价值。作为一名长期专注于高性能计算和算法优化的C++专家,我对GPR的优雅数学性质和强大表达能力尤为欣赏。在处理小样本、高噪声数据时,当深度学习模型还在为
现在啊,实高斯过程在我看来就像是一个熟悉的老朋友。我了解它的脾气秉性,知道怎么运用它来解决工作中的问题。我会跟刚入职的新人分享我和实高斯过程的故事,告诉他们不要被它的表象吓倒。只要坚持,就一定能掌握它。每次看到他们似懂非懂但是充满斗志的眼神,我就仿佛看到了当初的自己。我想,这就是知识传承的魅力吧,...
多维高斯过程回归的超参数训练 高斯滤波的c语言实现 高斯模糊实现不能完全正常工作 “高斯差”在OpenCV中的实现 Matlab信号的实现 页面内容是否对你有帮助? 有帮助 没帮助 高斯过程 Gaussian Processes 原理、可视化及代码实现 作者丨王桂波 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/75589452 编辑丨极市平台 导读 本文解析...
我就想到了我在书上看到的高斯过程预测。我跟爷爷说:“爷爷,我有个办法,叫高斯过程预测,说不定能知道大概的产量呢。”爷爷一脸疑惑地看着我:“啥是高斯过程预测?爷爷不懂这些新玩意儿啊。”我就开始给爷爷解释:“爷爷,就是根据以前果园的产量情况,然后通过一种计算方法,就能大概算出今年的产量。”爷爷还是不太...
高斯过程回归预测正是通过假设随机变量遵循正态分布，并预测其均值和方差，从而实现了这一区间预测的目标。接下来，我们深入探讨高斯分布的关键要素。常规的一元高斯分布（即正态分布）由两个核心参数决定：均值与方差。简言之，这两个参数共同定义了一个一维空间中的高斯分布。其概率密度函数的形式如下：在探讨高斯分布...
从上到下其实是一个从一维到多维到无限维拓展的过程,如果我们把函数理解成在连续域上的无限维变量的话。一维变量服从一维高斯分布,多维变量服从多维高斯分布,函数服从高斯过程。或者说,高斯过程是函数的一种概率分布。 不妨用代码和可视化来帮助我们更直观的理解。你可能会好奇一些教材上像这样的图是怎么来的,又是什...
从数学到实现，全面回顾高斯过程中的函数最优化 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码...
目前,常用的机器学习方法主要有支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(backpropagation neural network,BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)等概率方法。 而GPR作为一种非参数概率核模型[1],不仅可以用于预测,而且可以为预测中的每个点提供置信度区间,从而将预测的不...
通过MATLAB实现高斯过程分位数回归，可以建立多变量输入单变量输出的时间序列预测模型。该模型能够充分利用高斯过程的统计学习优势，对时间序列数据进行精确的区间预测。评价指标与代码质量 评价指标包括R2、MAE、MSE、RMsE，以及区间覆盖率和区间平均宽度百分比等。代码质量上乘，便于学习和替换数据，为研究人员和工程师提供...