Alexandre Andorra 的文章

高斯过程：HSGP 高级用法

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP 高级用法

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP 高级用法

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP 高级用法

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP参考与第一步

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP 参考与第一步

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP参考与第一步

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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高斯过程：HSGP 参考与第一步

希尔伯特空间高斯过程近似是一种低秩高斯过程近似方法，特别适合在像PyMC这样的概率编程语言中使用。它使用一组预先计算且固定的基函数来近似高斯过程，这些基函数不依赖于协方差核的形式或其超参数。这是一种参数化近似，因此在PyMC中可以通过pm.Data或pm.set_data像线性模型一样进行预测。您不需要定义非参数高斯过程依赖的.conditional分布。这使得将HSGP（而不是GP）集成到现有的PyMC模型中更加容易。此外，与其他许多高斯过程近似方法不同，HSGP可以在模型的任何地方使用，并且可以与任何似然函数一起使用。

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