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가우시안 프로세스 회귀는 (GPR)이 무한한 양의 기본 함수를 가진 베이지안 선형 회귀에 해당한다고 종종 말합니다. 나는 현재 GPR을 사용하여 표현할 수있는 모델의 종류에 대한 직감을 얻기 위해 이것을 자세히 이해하려고 노력하고 있습니다. 이것이 GPR을 이해하기위한 좋은 접근법이라고 생각하십니까? 책의 기계 학습 가우시안 프로세스 스무 윌리엄스 쇼 가우시안 프로세스들의 세트는 상기 …

14 gaussian-process  kernel-trick  basis-function 

가우스 기저 함수를 선형 회귀 구현에 적용하고 싶습니다. 불행히도 기본 기능의 몇 가지 매개 변수를 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 구체적으로 μμ\mu 및 σσ\sigma 입니다. 내 데이터 세트는 10,000 x 31 행렬입니다. 10,000 개의 샘플과 31 개의 기능. "각 기본 함수는 입력 벡터 x를 스칼라 값으로 변환합니다"를 읽었습니다. 따라서 x는 …

12 regression  machine-learning  basis-function