Fungsi kovarians berkala

1. Apa itu kernel kovarians?
2. Bagaimana cara memilih kernel GPR?
3. Bagaimana cara memilih fungsi kernel?
4. Apa yang dilakukan kernel dalam proses Gaussian?

Apa itu kernel kovarians?

Dalam istilah yang longgar, fungsi kernel atau kovarians k (x, x ′) menentukan hubungan statistik antara dua titik x, x ′ dalam ruang input Anda; Artinya, seberapa nyata perubahan dalam nilai proses Gaussian (GP) di X berkorelasi dengan perubahan pada GP di X ′.

Bagaimana cara memilih kernel GPR?

Inilah cara yang baik sehingga Anda mungkin membenarkan pilihan kernel dalam sebuah laporan. Pertama - fit 2 atau 3 fungsi kernel berbeda yang menurut Anda masuk akal. STATISTIK UJI KEPALA KEDUA KEDUA SEPERTI AUTOCOVARIANSI CAMPUR Pada jarak yang berbeda pada data asli.

Bagaimana cara memilih fungsi kernel?

Selalu coba kernel linier terlebih dahulu, hanya karena jauh lebih cepat dan dapat menghasilkan hasil yang bagus dalam banyak kasus (khususnya masalah dimensi tinggi). Jika kernel linier gagal, secara umum taruhan terbaik Anda adalah kernel RBF. Mereka diketahui berkinerja sangat baik pada berbagai macam masalah.

Apa yang dilakukan kernel dalam proses Gaussian?

Fungsi kernel k (xₙ, xₘ) yang digunakan dalam model proses Gaussian adalah jantungnya - fungsi kernel pada dasarnya memberi tahu model bagaimana dua titik data yang serupa (xₙ, xₘ). Beberapa fungsi kernel tersedia untuk digunakan dengan berbagai jenis data, dan kami akan melihat beberapa di antaranya di bagian ini.