gaussian-process पर टैग किए गए जवाब

मैंने अभी जीपी के बारे में पढ़ना शुरू कर दिया है और नियमित गौसियन वितरण के अनुरूप है, यह एक मीन फ़ंक्शन और सहसंयोजक फ़ंक्शन या कर्नेल की विशेषता है। मैं एक बातचीत में था और स्पीकर ने कहा कि माध्य फ़ंक्शन आमतौर पर बहुत ही निर्बाध है और सही …

28 gaussian-process 

मैं थोड़ा असमंजस में हूँ। गौसियन प्रक्रियाओं को गैर पैरामीट्रिक मॉडल क्यों कहा जाता है? वे मानते हैं कि कार्यात्मक मान, या उनमें से एक सबसेट, गॉसियन है जिसका मतलब मीन 0 से पहले है और कर्नेल फ़ंक्शन के रूप में दिए गए कोवरियनस फ़ंक्शन। इन कर्नेल फ़ंक्शंस में स्वयं …

26 nonparametric  gaussian-process 

क्या यह सच है कि बायेसियन तरीके अधिक नहीं हैं? (मैंने यह दावा करते कुछ पेपर और ट्यूटोरियल देखे) उदाहरण के लिए, यदि हम एमएनआईएसटी (हस्तलिखित अंक वर्गीकरण) के लिए एक गौसियन प्रक्रिया लागू करते हैं, लेकिन केवल इसे एक एकल नमूना दिखाते हैं, तो क्या यह उस एकल नमूने …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification 

मैंने Maraun et al , "Noncentary Gaussian प्रक्रियाओं को तरंगिका डोमेन में पढ़ा है: संश्लेषण, अनुमान और महत्वपूर्ण परीक्षण" (2007) जो गैर-स्थिर GPs के एक वर्ग को परिभाषित करता है जिसे तरंगिका डोमेन में गुणक द्वारा निर्दिष्ट किया जा सकता है। ऐसे जीपी का एक एहसास है: जहां सफेद शोर …

20 normal-distribution  stochastic-processes  gaussian-process  fourier-transform  wavelet 

Matérn सहसंयोजक समारोह आमतौर पर गाऊसी प्रक्रिया में कर्नेल फ़ंक्शन के रूप में उपयोग किया जाता है। इसे इस तरह परिभाषित किया गया है Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2ν−−√dρ)νKν(2ν−−√dρ)Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2νdρ)νKν(2νdρ) {\displaystyle C_{\nu }(d)=\sigma ^{2}{\frac {2^{1-\nu }}{\Gamma (\nu )}}{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}^{\nu }K_{\nu }{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}} जहां एक डिस्टेंस …

19 spatial  gaussian-process  kernel-trick 

एनआईपीएस 2017 में पिछले साल अली रहीमी और बेन रेचट ने अपने पेपर "रैंडम फीचर्स फॉर लार्ज-स्केल कर्नेल मशीन" के लिए समय पुरस्कार का परीक्षण जीता था, जहां उन्होंने यादृच्छिक सुविधाओं को पेश किया था, बाद में यादृच्छिक रसोई सिंक एल्गोरिथ्म के रूप में कोडित किया गया था। अपने पेपर …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

नोट: एक महीने के बाद कोई सही उत्तर नहीं होने पर, मैंने एसओ को रिपॉजिट किया पृष्ठभूमि मेरे पास एक मॉडल है, , जहां वाई = एफ ( एक्स )चचfY= च( एक्स )Y=च(एक्स)Y=f(\textbf{X}) एक है n × मीटर से नमूनों की मैट्रिक्स मीटर मापदंडों और Y है n × 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

मैं गाऊसी प्रक्रिया के बारे में सीख रहा हूं और केवल बिट्स और टुकड़ों को सुना है। वास्तव में टिप्पणियों और उत्तरों की सराहना करेंगे। डेटा के किसी भी सेट के लिए, क्या यह सच है कि एक गाऊसी प्रक्रिया फ़ंक्शन सन्निकटन डेटा बिंदुओं पर शून्य या नगण्य फिटिंग त्रुटि …

16 gaussian-process 

मैं CE रासमुसेन और सीकेआई विलियम्स द्वारा मशीन लर्निंग के लिए एक पाठ्यपुस्तक गौसियन प्रक्रिया पढ़ रहा हूं और मुझे यह समझने में थोड़ी परेशानी हो रही है कि कार्यों पर वितरण का क्या मतलब है। पाठ्यपुस्तक में, एक उदाहरण दिया जाता है, कि किसी को बहुत लंबे वेक्टर के …

15 distributions  gaussian-process 

मुझे पता है कि गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन (जीपीआर) लचीली नॉनलाइनियर मॉडल फिटिंग के लिए स्प्लिन का उपयोग करने का एक विकल्प है। मैं जानना चाहूंगा कि किन स्थितियों में एक दूसरे की तुलना में अधिक उपयुक्त होगा, विशेष रूप से बायेसियन प्रतिगमन ढांचे में। मैंने पहले ही देखा है कि …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

यह अक्सर कहा जाता है कि गौसियन प्रक्रिया प्रतिगमन (जीपीआर) बेस कार्यों के लिए (संभवतः) अनंत राशि के साथ बायेसियन रैखिक प्रतिगमन से मेल खाती है। मैं वर्तमान में इसे समझने की कोशिश कर रहा हूं कि जीपीआर का उपयोग करके मैं किस प्रकार के मॉडल व्यक्त कर सकता हूं। …

14 gaussian-process  kernel-trick  basis-function 

कुल्बैक-लिबलर विचलन दो संभावना घनत्व कार्यों की तुलना करने के लिए एक मीट्रिक है, लेकिन दो जीपी के और की तुलना करने के लिए किस मीट्रिक का उपयोग किया जाता है ?वाईXXXYYY

14 gaussian-process  metric 

मैं गाऊसी प्रक्रिया प्रतिगमन एल्गोरिथ्म के हाइपरपरमेटर्स को ट्यून करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैंने लागू किया है। मैं बस फॉर्मूला द्वारा दिए गए लॉग सीमांत संभावना को अधिकतम करना चाहता हूं जहां K सहसंयोजक मैट्रिक्स है तत्व K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- …

13 regression  optimization  gaussian-process  hyperparameter 

क्या GPML का उपयोग करके बहुआयामी आउटपुट (संभवतः सहसंबद्ध) पर गौसियन प्रक्रिया प्रतिगमन करने का एक तरीका है ? में डेमो स्क्रिप्ट मैं केवल एक -1 डी उदाहरण मिल सका। CV पर एक समान प्रश्न जो बहुआयामी इनपुट के मामले से निपटता है। मैं उनकी किताब के माध्यम से देखने …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

मुझे गाऊसी प्रक्रियाओं के लाभों से संबंधित यह भ्रम है। मेरा मतलब है कि यह सरल रैखिक प्रतिगमन से तुलना करता है, जहां हमने परिभाषित किया है कि रैखिक फ़ंक्शन डेटा को मॉडल करता है। हालांकि, गॉसियन प्रक्रियाओं में हम कार्यों के वितरण को परिभाषित करते हैं, जिसका अर्थ है …

13 gaussian-process