जवाबों:
आप इस विधि को आजमा सकते हैं:
गाऊसी प्रक्रियाओं के लिए भविष्यनिष्ठ सक्रिय सेट चयन के तरीके
हम उन मामलों के लिए गॉसियन प्रक्रिया वर्गीकरण के लिए एक सक्रिय सेट चयन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करते हैं जब डेटासेट अपने निष्कर्ष निषेधात्मक को प्रस्तुत करने के लिए पर्याप्त होता है। हमारी योजना में सीमांत संभावना के आधार पर सक्रिय सेट अपडेट नियमों और हाइपरपरमेट ऑप्टिमाइज़ेशन की दो चरण वैकल्पिक प्रक्रिया शामिल है। सक्रिय सेट अपडेट नियम एक गास्पियन प्रक्रिया क्लासिफायर के भविष्य कहनेवाला वितरण की क्षमता पर भरोसा करते हैं, जब किसी डाटापॉइंट के सापेक्ष योगदान का अनुमान लगाने के लिए या तो शामिल किया जाता है या मॉडल से हटा दिया जाता है।
यदि आप एक निश्चित बजट एल्गोरिदम चाहते हैं, उदाहरण के लिए देखें,
एम। लाज़ारो-ग्रेडिला, एस वान वैरेनबर्ग और आई। सैंटमारिया, "ए बायेसियन अप्रोच टू ट्रैकिंग विथ कर्नेल रिकर्सिव लिस्ट-स्क्वेयर", IEEE इंटरनेशनल वर्कशॉप ऑन मशीन लर्निंग फॉर सिग्नल प्रोसेसिंग (एमएलएसपी 2011), बीजिंग, चीन, सितंबर, 2011 ।