Estadísticas y Big Data gaussian-process

1

Tratando de entender el proceso gaussiano

Estoy leyendo el libro GPML y en el Capítulo 2 (página 15) , me dice cómo hacer una regresión usando el Proceso Gaussiano (GP), pero me cuesta entender cómo funciona. En la inferencia bayesiana para modelos paramétricos, primero elegimos un previo en los parámetros del modelo θθ\theta, es decir p(θ)p(θ)p(\theta); …

9 machine-learning gaussian-process

2

¿Cómo usar correctamente el código GPML Matlab para un problema real (no demo)?

He descargado el código GPML Matlab más reciente GPML Matlab code y he leído la documentación y ejecuté la demostración de regresión sin ningún problema. Sin embargo, estoy teniendo dificultades para entender cómo aplicarlo a un problema de regresión al que me enfrento. El problema de regresión se define de …

9 regression machine-learning matlab gaussian-process

1

Interpretación probabilística de las estrías de alisado de placas finas

TLDR: ¿Las estrías de regresión de placa delgada tienen una interpretación probabilística / bayesiana? Dados pares de entrada-salida , ; Quiero estimar una función siguiente manera donde es una función del núcleo y es un vector de características de tamaño . Los coeficientes y se pueden encontrar resolviendo donde las …

8 regression bayesian gaussian-process smoothing semiparametric

1

Covarianza en el proceso gaussiano

Estoy un poco confundido sobre la fórmula para calcular la covarianza en el proceso gaussiano (la adición de la varianza siempre me confunde, ya que no siempre se denota explícitamente). El origen de la confusión es que las fórmulas que se dan en Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático de …

8 machine-learning covariance covariance-matrix kernel-trick gaussian-process

1

Simulando el posterior de un proceso gaussiano

Por primera vez (excusa imprecisión / errores) eché un vistazo a los procesos gaussianos y, más específicamente, vi este video de Nando de Freitas . Las notas están disponibles en línea aquí . En algún momento, extrae muestras aleatorias de una normal multivariada generada mediante la construcción de una matriz …

8 machine-learning simulation stochastic-processes gaussian-process

2

Procesos gaussianos con área de muestreo finito

Pido disculpas de antemano si esta pregunta está mal planteada: soy astrónomo, no estadístico. Mi pregunta está dirigida específicamente a ayudarme a descubrir si los procesos gaussianos son una técnica apropiada para mi problema. Utilizando un telescopio y un espectrógrafo alimentado con fibra, mi proyecto ha tomado el espectro óptico …

8 gaussian-process

1

detalle de implementación práctica de la optimización bayesiana

Estoy probando la optimización bayesiana, siguiendo a Snoek, Larochelle y Adams [ http://arxiv.org/pdf/1206.2944.pdf] , usando GPML [ http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab / doc /] . Implementé la función de adquisición Mejora esperada que se describe en la página 3, y supongo que estoy en lo correcto al decidir dónde consultar mi objetivo, debo …

8 gaussian-process optimization bayesian-optimization

1

Selección de hiperparámetros completamente bayesianos en GPML

¿Es posible realizar una selección aproximada de hiperparámetros completamente bayesianos (1) (por ejemplo, escala de covarianza) con el código GPML, en lugar de maximizar la probabilidad marginal (2)? Creo que usar métodos MCMC para resolver las integrales que involucran hiperparámetros antes debería conducir a mejores resultados cuando se trata de …

8 bayesian model-selection gaussian-process hyperparameter

2

Confusión relacionada con la distribución predictiva de procesos gaussianos

Tengo esta confusión relacionada con la distribución predictiva del proceso gaussiano. Estaba leyendo este papel No entendí cómo la integración dio ese resultado. ¿Qué es P (u * | x *, u)? Además, ¿cómo es que la covarianza de la distribución posterior esσ2(σ2yo+ K)- 1Kσ2(σ2yo+K)-1K\sigma^2(\sigma^2I+K)^{-1}K

8 regression normal-distribution gaussian-process

1

¿Qué es un campo gaussiano estacionario?

Sé lo que es un campo gaussiano. Sin embargo, no estoy muy seguro de qué se entiende por estacionario. He visto esta cosa estacionaria en muchos lugares como procesos autorregresivos estacionarios, etc., pero en realidad no sé qué se entiende por estacionario.

8 gaussian-process stationarity

2

Simulación de un proceso gaussiano (Ornstein Uhlenbeck) con una función de covarianza exponencialmente decadente

Estoy tratando de generar muchos sorteos (es decir, realizaciones) de un proceso gaussiano ei(t)ei(t)e_i(t), 1≤t≤T1≤t≤T1\leq t \leq T con media 0 y función de covarianza γ(s,t)=exp(−|t−s|)γ(s,t)=exp⁡(−|t−s|)\gamma(s,t)=\exp(-|t-s|). ¿Hay una manera eficiente de hacer esto que no implique el cálculo de la raíz cuadrada de un T×TT×TT \times T¿Matriz de covarianza? Alternativamente, …

8 r probability simulation stochastic-processes gaussian-process

Preguntas etiquetadas con gaussian-process