高斯过程及其家族往事

最新推荐文章于 2024-03-02 15:59:15 发布
最新推荐文章于 2024-03-02 15:59:15 发布
阅读量299 收藏
点赞数 1
分类专栏： 数据科学从0到1 文章标签： 机器学习 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhongkeyuanchongqing/article/details/115672987
版权
本文深入探讨了高斯过程在机器学习中的应用，包括高斯过程回归和分类，阐述了如何利用核函数进行预测，并比较了高斯过程与贝叶斯线性回归的异同。此外，还介绍了高斯过程在贝叶斯优化中的作用，以及如何通过选取合适的核函数进行数据建模。

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

sklearn.gaussian_process.GaussianProcessClassifier

sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor

 

针对机器学习的高斯过程(Gaussian Processes for Machine Learning,即 GPML) 是一个通用的监督学习方法，主要被设计用来解决回归问题。 它也可以扩展为概率分类(probabilistic classification)来解决分类问题。

 

高斯回归的本质其实就是通过一个映射把自变量从低维空间映射到高维空间（类似于支持向量机中的核函数将低维线性不可分映射为高维线性可分），只需找到合适的核函数，就可以知道 p(f|x,X,y)的分布，最常用的就是高斯核函数。

 

现在让我们总结一下高斯过程回归的应用步骤：

  1. 选取合适的核函数，并计算核矩阵
  2. 将核矩阵作为联合高斯分布的协方差矩阵，与历史数据联合计算条件概率分布
  3. 由条件概率分布做线性回归预测

 

族谱

随机过程，高斯过程，高斯函数，核函数，贝叶斯优化

sklearn.linear_model.LinearRegression

sklearn.linear_model.LogisticRegression

sklearn.l

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【Python机器学习】零基础掌握GaussianProcessClassifier高斯过程
Mr数据杨
10-27 275
通过使用，成功模拟了电影票房预测的问题。模型采用了多个影响因素（如导演和主演的影响力、投资规模等）来预测电影的票房是否会成功。可视化结果也清晰地揭示了各个因素对电影票房成功的影响程度。优点总结，此模型具有良好的灵活性，能够处理多种类型的数据，并且能适应复杂的关系。优点名称描述说明灵活性能适应各种数据类型和结构非参数方法无需预设数据分布，适应性更强自动调整内核参数会在训练过程中自动优化高度定制化的内核选项允许使用多种内核或自定义内核缺点总结，模型也存在计算成本高和对数据规模敏感等局限。
高斯过程及其家族往事与Python
AlianBlank的博客
09-12 48
高斯过程是一种用于建模连续函数的概率方法。具体而言，高斯过程假设任意一组输入数据的函数值服从多元高斯分布。这意味着对于给定的输入数据，我们可以通过高斯分布来描述函数值的不确定性。在高斯过程中，我们通常假设函数的值是无限维的，但我们只能观测到有限数量的数据点。通过这些观测值，我们可以利用高斯过程来推断整个函数的分布。
高斯过程分类和高斯过程回归_高斯过程回归建模入门
weixin_26752765的博客
08-11 3025
高斯过程分类和高斯过程回归Gaussian processing (GP) is quite a useful technique that enables a non-parametric Bayesian approach to modeling. It has wide applicability in areas such as regression, classification, op...
Gaussian Process Classifier——实验复现
qq_42254342的博客
06-23 508
demo_laplace_2d clear clf #随机产生数据 n1=80; n2=40;#负例80 正例40 S1 = eye(2); S2 = [1 0.95; 0.95 1];#协方差矩阵 m1 = [0.75; 0]; m2 = [-0.75; 0];#期望 randn('seed',17);#生成随机数种子 x1 = chol(S1)'*randn(2,n1)+repmat(m1,1,n1);#将矩阵m1复制1*n1块，即由1*n1块m1
Scikit-Learn 1.4使用指南：有监督学习 高斯过程 Gaussian Processes
数智笔记
02-04 1674
内核（在 GP 的上下文中也称为“协方差函数”）是 GP 的关键组成部分，它决定了 GP 的先验和后验的形状。它们通过定义两个数据点的“相似性”以及相似的数据点应该具有相似的目标值的假设来编码对被学习函数的假设。相反，使用与逻辑链接函数（logit）对应的非高斯似然函数。该方法可以用于计算 2D 数组 X 中所有数据点的“自协方差”，或者计算 2D 数组 X 中的数据点与 2D 数组 Y 中的数据点的“交叉协方差”。唯一的注意事项是超参数的梯度不是解析的，而是数值的，并且所有这些内核仅支持各向同性距离。
sklearn文档 — 1.7. 高斯过程
quliulangle的博客
08-03 5599
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
阿里P8工程师强烈推荐，60本工程师必备读本
a936140781的博客
10-08 4816
一、计算机科学类 1.《华为防火墙技术漫谈》 ​ 1.本书为是市场上本华为官方出版的防火墙学习用书。 2.凡是以协议、教材面目呈现的书，都有一个致命问题：理论多而实战内容少。本书写作前期充分分析了华为400个问题、防火墙网上案例，所以内容能直接命中用户实际场景，命中技术难点和常见问题，在理论结合实战方面做得非常到位。 3.以防火墙网上实际需求为导向，采用发现问题——解决问题——再发现问题——再解决问题的思路组织内容，内容连贯性强、逻辑性强。 4.结合华为eNSP模拟器和实际设备进行实验，能够帮
sklearn Gaussian Processes（高斯过程）
mixiaolemy的博客
11-25 8879
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...
深度高斯过程综述
ygf666的博客
06-08 4087
高斯过程是贝叶斯学习的主要方法之一。 尽管该方法已经成功地应用于许多问题，但它有一些基本的局限性。 文献中的多种方法已经解决了这些限制。 但是，到目前为止，还没有对这些主题进行全面的调查。 大多数现有调查只关注高斯过程的一种特定变体及其衍生物。 本调查详细介绍了使用高斯过程的核心动机、其数学公式、局限性和多年来为解决上述局限性而出现的研究主题。 此外，一个特定的研究领域是深度高斯过程 (DGP)，它在过去十年中得到了显着改进。 他们的调查概述了推动这一研究领域前沿的重要出版物。 最后，对未解决的问题和未来工
【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 1276
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。
sklearn分类模型汇总（三）
最新发布
kanon的博客
03-02 1105
gaussian_process.GaussianProcessClassifier函数参数：ensemble.AdaBoostClassifier函数参数：ensemble.BaggingClassifier函数参数：ensemble.ExtraTreesClassifier函数参数：ensemble.GradientBoostingClassifier函数参数：ensemble.RandomForestClassifier函数参数：ensemble.HistGradientBoostingClassif
1.7. 高斯过程(Gaussian Processes)
u010016927的博客
08-07 2万+
针对机器学习的高斯过程(Gaussian Processes for Machine Learning,即 GPML) 是一个通用的监督学习方法，主要被设计用来解决 回归 问题。 它也可以扩展为 概率分类(probabilistic classification)，但是在当前的实现中，这只是 回归 练习的一个后续处理。 GPML的优势如下: 预测是对观察值的插值（至少在普通相关模型
高斯过程分类原理
qq_18343569的博客
12-18 1万+
高斯过程原理：        连续型变量中最普遍的分布就是高斯分布，即正态分布，也是学习和生活中接触最广的分布。一元 高斯分布由均值  和方差 2 两个参数所确定。其概率密度形如：                                          多元高斯分布由均值向量 E x ( ) 和协方差矩阵cov( ) x 所确定，协方差矩阵式对称且正定，其概率 密度形如：
高斯过程回归_贝叶斯线性回归与贝叶斯估计
weixin_39588445的博客
11-26 1085
最近复习贝叶斯优化又重新整理了一下之前没看明白的贝叶斯回归，马东什么：极大似然估计、最大后验估计和贝叶斯估计​zhuanlan.zhihu.com之前写完map之后就太监了，这回认认真真的补上。4、贝叶斯估计和贝叶斯线性回归我们前面提到了，在map中，实际上我们直接通过正则化系数（人为指定的超参数）直接固定下来了W的分布，（l1正则化假设w服从均值为0，标准差为1的正态分布，所以 ）因为不是使用...
scikit-learn决策树算法类库使用小结
weixin_33842304的博客
11-12 705
　　　　之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 　　　　scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应...
【机器学习技术】高斯过程初探
Jason Ding的专栏
11-13 2万+
概述高斯过程是基于统计学习理论和贝叶斯理论发展起来的一种机器学习方法，适于处理高维度、小样本和非线性等复杂回归问题，且泛化能力强，与神经网络、支持向量机相比，GP具有容易实现、超参数自适应获取、非参数推断灵活以及输出具有概率意义等优点。 在统计学和机器学习两个领域中，一些基本理论和算法是共享通用的，但统计学的一个基本关注点在于对数据和模型关系之间的理解，而机器学习的目标主要是用于更准确的预测和对学
机器学习中的高斯过程简介
slx_share的博客
11-05 7262
前面的博客有说到高斯混合模型，本质是用n(簇的个数)个高斯函数的线性组合拟合数据，然后用训练数据集学习各个高斯函数的参数以及线性组合系数，最后反过来更具学习到的模型P(y∣X)P(y|X)P(y∣X)对原数据集进行聚类。 高斯过程(Gaussian Process, GP)同样采用高斯函数对训练数据集进行学习得到P(y∣X)P(y|X)P(y∣X)。不同的是，高斯过程采用一个高斯函数，并且基于核函...
python.sklearn.gaussian_process高斯过程回归的调用
热门推荐
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Data+Science+Insight

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值