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高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未...
多维局部平稳高斯过程最大值的联合渐近分布
多维高斯过程 局部平稳高斯过程 最大值
2008/11/25
$\{(X_1(t),\cdots,X_p(t)),0\leq t\leq T\}$为$p$维局部平稳高斯过程, 具有渐近中心化的均值$m_k(t)$和常数的方差, $M_k(T)=\sup\{X_k(t),0\leq t\leq T\},\;k=1,\cdots,p$, 当$T\rightarrow\infty$时, 本文在一定条件下获得了$M(T)=(M_1(T),\cdots,M_p(T))...
高斯过程的样本轨道性质 列入《现代数学基础丛书》
2007/7/28
专著信息
书名
高斯过程的样本轨道性质 列入《现代数学基础丛书》
语种
中文
撰写或编译
作者
林正炎,陆传荣,张立新
第一作者单位
出版社
科学出版社
出版地
出版日期
2001年
11月
日
标准书号
介质类型
页数
字数
307千字
开本
相关项目
随机环境中的随机变量与随机过程的极限理论