高斯过程(GP)是处理以下一般问题的一个工具:函数 f(x) 在 n 个点采样,并得到一组有噪声 [1] 的函数度量值 {f(xi)=y_i ±σ_i,i=1,…,n}。那么若给定这些可用的样本,且 f hat 为一些候选函数,我们是否就能估计出 f =f hat...
高斯过程(GP)是处理以下一般问题的一个工具:函数 f(x) 在 n 个点采样,并得到一组有噪声 [1] 的函数度量值 {f(xi)=y_i ±σ_i,i=1,…,n}。那么若给定这些可用的样本,且 f hat 为一些候选函数,我们是否就能估计出 f =f hat 的概率? 为了逐步明确上述问题,我们首先应用贝叶斯法则, 上式左边的数值...