高斯过程与sklearn文档

最新推荐文章于 2024-11-01 17:00:33 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 机器学习 算法 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AmOneBird/article/details/115399772
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本文是一篇关于高斯过程的三部曲，包括高斯过程回归的浅析、原理公式推导和sklearn库的使用。高斯过程在数据异常值处理中起到关键作用，虽然理论较为复杂，但深入理解能帮助我们更好地进行机器学习建模。通过阅读，读者可以逐步掌握这一强大的概率模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在数据异常值处理时，遇到了高斯过程，引起了我的兴趣，看了多篇文章，选择选择高斯过程三部曲分享给大家（感谢大佬的总结）：

原理比较晦涩难懂，要用心体会
1.浅析高斯过程回归：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_20195745/article/details/82721666
2.高斯过程原理及公示推到：https://blog.youkuaiyun.com/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/79784092
3.sklearn，中文文档
https://blog.youkuaiyun.com/qq_42946328/article/details/111922734

sklearn自学指南(part54)--高斯过程的核函数
小山羊的学习日志
02-20 1895
学习笔记，仅供参考，有错必究‘ 文章目录高斯过程高斯过程的核函数高斯过程核API[*](https://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html#gaussian-process-kernel-api)基本的内核核算子径向基函数(RBF)核Matern内核有理二次核Exp-Sine-Squared核点积核参考文献 高斯过程 高斯过程的核函数 核（在GP的上下文中也被称为 “协方差函数”）是GP的一个关键成分，它决定了GP的先验和后验的维
sklearn自学指南(part53)--高斯过程
小山羊的学习日志
02-20 656
学习笔记，仅供参考，有错必究‘ 文章目录高斯过程高斯过程回归(GPR)GPR的例子GPR的噪声估计高斯过程分类(GPC)GPC例子GPC的概率预测 高斯过程 高斯过程(GP)是一种通用的监督学习方法，旨在解决回归和概率分类问题。 高斯过程的优点是： 预测对观测值进行内插(至少对常规核而言)； 预测是概率性的(高斯)，因此可以计算经验置信区间，并根据这些区间决定是否应该在某些感兴趣的区域重新调整(在线拟合、自适应拟合)预测； 多用途：可以指定不同的核数。该方法提供了通用的内核，但也可以使用自定义内核。
高斯过程回归python_sklearn文档 — 1.7. 高斯过程
weixin_39953481的博客
11-29 2480
原文章为scikit-learn中"用户指南"-->"监督学习的第七节：Gaussian Processes"######高斯过程（GP）是一种被设计来解决** 回归 和 概率分类 **的通用监督学习方法。高斯过程有以下的优点：可以预测插值（至少对常规核而言）预测是概率的（高斯分布的）结果，因此可以根据置信区间的计算以决定是否要在一些感兴趣的区域重新进行拟合（在线拟合，自适应拟合）。可以指定不同的...
Sklearn实现高斯过程
我的博客
01-12 793
>>> from sklearn.gaussian_process.kernels import ConstantKernel, RBF >>> kernel = ConstantKernel(constant_value=1.0, constant_value_bounds=(0.0, 10.0)) * RBF(length_scale=0.5, length_scale_bounds=(0.0, 10.0)) + RBF(length_scale=2.0, lengt
sklearn Gaussian Processes（高斯过程）
mixiaolemy的博客
11-25 8858
高斯过程回归（GPR） GPR示例 具有噪声级估计的 GPR和内核岭回归的比较 高斯过程分类（GPC） GPC示例 GPC的概率预测 GPC在XOR数据集上的图示 虹膜数据集上的高斯过程分类（GPC） 高斯过程的内核 高斯过程内核API  基本内核 内核运算符 径向基函数（RBF）内核 Matérn内核 理性二次内核 正弦平方内核 Do...
Sklearn官方文档中文整理5——高斯过程篇
qq_42946328的博客
12-30 9508
Sklearn官方文档中文整理5——高斯过程篇1. 监督学习1.7. 高斯过程1.7.1. 高斯过程回归（GPR）1.7.2. GPR 示例1.7.2.1. 具有噪声级的 GPR 估计1.7.2.2. GPR 和内核岭回归（Kernel Ridge Regression）的比较1.7.2.3. Mauna Loa CO2 数据中的 GRR1.7.3. 高斯过程分类（GPC）1.7.4. GPC 示例1.7.4.1. GPC 概率预测1.7.4.2. GPC 在 XOR 数据集上的举例说明1.7.4.3. i
高斯过程回归GPR（sklearn.gaussian_process+python实现）
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A_L_A_N
06-27 3万+
1、高斯过程： scikit-learn (sklearn) 官方文档 scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版（1.7. 高斯过程） 其他介绍： A Visual Exploration of Gaussian Processes 看得见的高斯过程：这是一份直观的入门解读（上面中文翻译-机器之心） I...
【机器学习-09】 | Scikit-Learn工具包进阶指南：Scikit-Learn工具包之高斯混合sklearn.mixture模块研究
一伦明悦的博客
06-05 2311
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种概率性的聚类算法，它假设数据是由若干个高斯分布混合而成的。每个高斯分布对应一个聚类，而GMM的目标就是找出这些高斯分布的参数以及每个样本属于这些聚类的概率。
Gaussian process Regression（高斯过程回归）--- 论文实战
最新发布
2201_75538245的博客
11-01 1604
这篇文章主要是让你快速了解 高斯过程回归 并基于自己的数据集进行回归预测。
sklearn 笔记：高斯过程
qq_40206371的博客
09-29 3588
class sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor( kernel=None, *, alpha=1e-10, optimizer='fmin_l_bfgs_b', n_restarts_optimizer=0, normalize_y=False, copy_X_train=True, random_state=None) 1 参数说明 kernel .
Scikit-Learn之利用高斯过程回归
codeman的博客
05-03 5084
一、导入数据并参看形状 from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np boston = load_boston() boston_X = boston.data boston_y = boston.target print(boston_X.shape) print(boston_y.shape) train_set = np.random.choice([True, False], len(boston_y),p=[.75, .2
【Scikit-Learn 中文文档】高斯过程 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-21 1268
1.7. 高斯过程 高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决*回归问题*和*概率分类问题*。 高斯过程模型的优点如下： 预测内插了观察结果（至少对于正则核）。 预测结果是概率形式的（高斯形式的）。这样的话， 人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改（在线拟合，自适应） 在一些区域的预测值。 通用性: 可以指定不同的:ref:内核(kernels)<gp_kernels>。 虽然该函数提供了常用的内核，但是也可以指定自定义内核。
python.sklearn.gaussian_process高斯过程回归的调用
温故而知新
05-13 2万+
代码来源：http://f.dataguru.cn/thread-878564-1-1.html（土匪加步枪）侵删因为最近在做GPR和Bayesian optimization，需要调用python相关库，于是上网找了网友的代码参考，感谢蓝色部分为我的查阅资料内容，是对GPR相关方法的解读，可以直接当成注释看# -*- coding: utf-8 -*-#高斯过程回归，首先要判断，所求的是否满足正...
高斯基函数线性组合回归练习——sklearn库高斯过程回归
qilixuening的博客
05-17 1万+
本题纯粹用作练习，无任何其他意义。 采用高斯基函数作为线性回归模型，用sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor可以进行回归，顺便学习画3D图。 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ga
sklearn文档 — 1.7. 高斯过程
quliulangle的博客
08-03 5582
高斯过程（GP）是一种被设计来解决 回归 和 概率分类 的通用监督学习方法。 高斯过程有以下的优点： 可以预测插值（至少对常规核而言）预测是概率的（高斯分布的）结果，因此可以根据置信区间的计算以决定是否要在一些感兴趣的区域重新进行拟合（在线拟合，自适应拟合）。可以指定不同的 核 。默认是提供了一个普通核，不过也可以根据自己需求来指定自定义的核。 同样的，其缺点有： 它是非稀
趋势预测方法（四）高斯过程回归_时序概率性预测
aaakirito的博客
05-21 8538
高斯过程回归(GPR) a基本原理： 利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。 b算法原理： 高斯过程GP 高斯过程回归GPR 核函数Kernel 支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在低维输入空间又存在某个函数 K(x, x′) ，它恰好等于在高维空间中这个内积.
【Python实例第36讲】一个高斯过程回归的例子
wong2016的博客
01-15 1万+
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 这是一个简单的一维回归的例子，以两种不同的方式计算： 一个是无噪音的情况 另一个是噪音已知的情况 在这两种情况下的核参数都由最大似然法估计得到。 实例代码 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.gau...
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