Описание тега gaussian-process

Вопросы с тегом
Гауссовский процесс - это случайный процесс, реализация которого используется для задач регрессии и классификации.
1 ответ

Почему GaussianProcessRegressor дает разные решения после каждого запуска?

Я работаю над кодом Python, чтобы прогнозировать данные из обучающего набора, предоставленного для соответствия GaussianProcessRegressor. Каждый раз, когда я запускаю код, он дает разные предсказанные значения для одних и тех же данных тестирования.…
09 июн '20 в 17:09
0 ответов

Неожиданный апостериор при подгонке гауссовского процесса с использованием sklearn

Я новичок в гауссовских процессах (GP) и в настоящее время пытаюсь подогнать модель к некоторым зависящим от времени данным, которые я использую sklearn.GaussianProcessRegressor. После подгонки предыдущий выглядит разумным (насколько я понимаю) там,…
24 июн '20 в 21:23
1 ответ

Как изменить max_iter в функции оптимизации, используемой для регрессии гауссовского процесса sklearn?

Я использую библиотеку георадаров sklearn, но иногда сталкиваюсь с раздражающим предупреждением: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=2): ABNORMAL_TERMINATION_IN_LNSRCH. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data …
14 июн '20 в 20:45
0 ответов

Эквивалентность гиперпараметров между гауссовским регрессором процесса Matlab и гауссовским регрессором процесса sklearn (python)

Я оптимизировал гиперпараметры из оценщика регрессии гауссовского процесса (GPR) из приложения Regression Learner в Matlab, и я хотел бы использовать эквивалентные гиперпараметры для оценщика GPR из sklearn. В Matlab GPR гиперпараметры: Sigma = 187.…
18 авг '20 в 00:18
1 ответ

Аппаратные образцы из подобранного гауссовского процесса не похожи на предсказанное среднее

Я подбираю гауссовский процесс на основе второго графика, показанного здесь, и беру из него образцы. Однако нарисованные выборки не похожи на подобранную функцию и, как правило, сильно отличаются от предсказанного среднего (в частности, они не такие…
30 июн '20 в 14:31
1 ответ

Ошибка при использовании регрессии гауссовского процесса в sklearn python

Я начал изучать Python и пытаюсь реализовать гауссову регрессию с помощью библиотеки Sklearn. Я попытался следовать примерам, доступным здесь, для моих собственных точек данных. Однако я получаю следующий пример, когда пытаюсь запуститьy_pred, std =…
05 июл '20 в 16:55
0 ответов

Есть ли способ исправить эту проблему в коде?

for i in range(103): # we will run 100 experiments of GP => 100 befief updates of the good region. existing_bayesian_optimizer = os.path.isfile(out_dir + "ev_file_RL_ANN") # ev_file is a simple txt file (empty @ beginning) "warning \n" if GP: if …
07 июл '20 в 06:12
0 ответов

Регрессия гауссовского процесса со статическим набором входных данных

Я пытаюсь реализовать эту модель георадара из бумаги: https://www.ias.informatik.tu-darmstadt.de/uploads/Site/EditPublication/TaseOsa17.pdf. Как вы можете видеть на странице 684, авторы берут исходное положение хирургического инструмента в качестве …
22 авг '20 в 16:53
0 ответов

Частные производные гауссовского процесса по функциям

Учитывая гауссовскую модель процесса с многомерными функциями и скалярными наблюдениями, как мне вычислить производные выходных данных по каждому входу в GPyTorch или GPFlow (или scikit-learn)?
05 сен '20 в 13:50
1 ответ

Применение ядер для разделения измерений в gpytorch

Я перевожу трехмерный код регрессии гауссовского процесса из GPflow в GPyTorch, чтобы воспользоваться преимуществами встроенной масштабируемости PyTorch для точного георадара. Этот пример полезен, но не может найти объяснения, как применять отдельны…
10 июл '20 в 19:22
0 ответов

дисперсия в качестве входных данных для функции регрессии гауссовского процесса (fitrgp) в Matlab

Я использую функцию регрессии гауссовского процесса в Matlab (fitrgp), и я уже прочитал полную документацию по этой функции. Я работаю с набором данных временных рядов, и каждая точка в этом наборе данных имеет свои собственные отклонения. Я хочу зн…
16 июл '20 в 07:28
0 ответов

Как использовать простую (не разреженную) модель GP и обновлять ее по одной точке данных за раз?

Я пытаюсь использовать гауссовские процессы в контексте проблемы регрессии, которая выполняется циклически. В каждом раунде поступает новый вход x, и модель GP делает прогноз y*. После того, как прогноз сделан, истинная истина раскрывается (y), и за…
03 авг '20 в 17:57
0 ответов

Последовательная выборка из условного многомерного нормального

Я пытаюсь последовательно сэмплировать из предыдущего гауссовского процесса. Проблема в том, что выборки в конечном итоге сходятся к нулю или расходятся до бесконечности. Я использую основные условия, описанные, например, здесь Примечание: функция k…
25 авг '20 в 16:43
0 ответов

Как рассчитывается масштаб длины в функциях ядра ARD matern?

Я новичок в машинном обучении, и у меня есть вопрос относительно функций ядра ARD Matern 5/2. Как рассчитывается характерный масштаб длины? Это постоянное значение или оно меняется на каждой итерации (в методах, которые мы обновляем гауссовский проц…
03 сен '20 в 19:25
0 ответов

Как отобрать образцы из нескольких цепочек с помощью GPflow?

Недавно я начал использовать gpflow для построения модели GP. Я использовал гамильтониан Монте-Карло, чтобы взять апостериор с одной цепочкой. Моя цель - запустить несколько цепочек и выполнить диагностику сходимости. Это моя установка для одной сет…
16 июн '20 в 14:48
1 ответ

Оптимизация гиппараметров регрессии гауссовского процесса с использованием поиска по сетке Python

Я начал изучать гауссову регрессию с помощью библиотеки Sklearn, используя свои собственные точки данных, как указано ниже. хотя я получил результат, он неточный, потому что я не выполнял оптимизацию гиперпараметров. Я сделал несколько поисков в Goo…
06 июл '20 в 14:56
1 ответ

Как построить регрессионную модель гауссовского процесса для наблюдений, которые должны быть положительными

В настоящее время я пытаюсь обучить модель регрессии GP в GPflow, которая будет предсказывать значения осадков с учетом некоторых метеорологических данных. Я используюLinear+RBF+WhiteNoise kernel, что кажется подходящим с учетом набора используемых …
09 июл '20 в 17:59
1 ответ

Построение доверительных интервалов гауссовского процесса с использованием Python

Я использовал scikit-learnФункция регрессии гауссовского процесса для очень хорошего прогноза. Однако когда я пытаюсь вычислить доверительные интервалы и построить его вместе с расчетным значением, я получаю следующую ошибку:ValueError: Input passed…
10 июл '20 в 14:22
1 ответ

Построение 95% доверительных интервалов GP в Python

Я использовал регрессию гауссовского процесса, чтобы соответствовать моим данным, и она работает очень хорошо. Однако, когда я пытаюсь построить доверительные интервалы для моей оценки. Я получаю грязный график, см. Ниже. Красная линия представляет …
27 июл '20 в 12:34
0 ответов

Есть ли способ найти неопределенность в каждом прогнозируемом значении при использовании GaussianProcessRegressor?

Я использую GaussianProcessRegressorпрогнозировать значения для моделей. При использовании GP он обеспечиваетreturn_std(стандартное отклонение) значение для каждой модели (которая состоит из множества точек данных). Я хотел знать, есть ли способ пол…
25 июн '20 в 19:52