Danh Phan 的文章
多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
- 21 十月 2022
本笔记本展示了如何使用Coregion核与输入核之间的哈达玛积来实现固有共区域化模型（ICM）和线性共区域化模型（LCM）。多输出高斯过程在这篇论文中由Bonilla 等人 [2007]讨论。有关ICM和LCM的更多信息，请查看Mauricio Alvarez关于多输出高斯过程的演讲，以及他的幻灯片，最后一页有更多参考资料。
多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
- 21 十月 2022
本笔记本展示了如何使用Coregion核与输入核之间的哈达玛积来实现固有共区域化模型（ICM）和线性共区域化模型（LCM）。多输出高斯过程在这篇论文中由Bonilla 等人 [2007]进行了讨论。有关ICM和LCM的更多信息，请查看Mauricio Alvarez关于多输出高斯过程的演讲，以及他的幻灯片，最后一页有更多参考资料。
多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
- 21 十月 2022
本笔记本展示了如何使用Coregion核与输入核之间的哈达玛积来实现固有共区域化模型（ICM）和线性共区域化模型（LCM）。多输出高斯过程在这篇论文中由Bonilla 等人 [2007]讨论。有关ICM和LCM的更多信息，请查看Mauricio Alvarez关于多输出高斯过程的演讲，以及他的幻灯片，最后一页有更多参考资料。
多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
- 21 十月 2022
本笔记本展示了如何使用Coregion核与输入核之间的哈达玛积来实现固有共区域化模型（ICM）和线性共区域化模型（LCM）。多输出高斯过程在这篇论文中由Bonilla 等人 [2007]讨论。有关ICM和LCM的更多信息，请查看Mauricio Alvarez关于多输出高斯过程的演讲，以及他的幻灯片，最后一页有更多参考资料。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但相反，我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型进行拟合[Taylor 和 Letham, 2018]（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但相反，我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。