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使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
- 31 五月 2022
对数高斯Cox过程（LGCP）是一种点模式的概率模型，通常在空间或时间中观察到。它有两个主要组成部分。首先，在整个域\(X\)上使用指数变换的高斯过程对正实数值的潜在强度场\(\lambda(s)\)进行建模，这使得\(\lambda\)保持为正。然后，使用这个强度场来参数化一个泊松点过程，该过程表示在空间中放置点的随机机制。一些适合这种表示的现象包括一个县内癌症病例的发生率，或城市中犯罪事件的时空位置。尽管本教程仅涉及二维空间数据，但在此框架内可以等效处理空间和时间维度。
使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
- 31 五月 2022
对数高斯Cox过程（LGCP）是一种点模式的概率模型，通常在空间或时间中观察到。它有两个主要组成部分。首先，在整个域\(X\)上使用指数变换的高斯过程对正实数值的潜在强度场\(\lambda(s)\)进行建模，这使得\(\lambda\)保持为正。然后，使用这个强度场来参数化一个泊松点过程，该过程表示在空间中放置点的随机机制。一些适合这种表示的现象包括一个县内癌症病例的发生率，或城市中犯罪事件的时空位置。尽管本教程仅涉及二维空间数据，但在此框架内可以等效处理空间和时间维度。
使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
- 31 五月 2022
对数高斯Cox过程（LGCP）是一种点模式的概率模型，通常在空间或时间中观察到。它有两个主要组成部分。首先，在整个域\(X\)上使用指数变换的高斯过程对正实数值的潜在强度场\(\lambda(s)\)进行建模，这使得\(\lambda\)保持为正。然后，使用这个强度场来参数化一个泊松点过程，该过程表示在空间中放置点的随机机制。一些适合这种表示的现象包括一个县内癌症病例的发生率，或城市中犯罪事件的时空位置。尽管本教程仅涉及二维空间数据，但在此框架内可以等效处理空间和时间维度。
使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
- 31 五月 2022
对数高斯Cox过程（LGCP）是一种点模式的概率模型，通常在空间或时间中观察到。它有两个主要组成部分。首先，在整个域\(X\)上使用指数变换的高斯过程对正实数值的潜在强度场\(\lambda(s)\)进行建模，这使得\(\lambda\)保持为正。然后，使用这个强度场来参数化一个泊松点过程，该过程表示在空间中放置点的随机机制。一些适合这种表示的现象包括一个县内癌症病例的发生率，或城市中犯罪事件的时空位置。尽管本教程仅涉及二维空间数据，但在此框架内可以等效处理空间和时间维度。