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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。
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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。
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PyMC 包含了具有Kronecker结构协方差的模型实现。这种模式化的结构使得高斯过程模型能够在更大的数据集上工作。当
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简单的Gaussian Process拟合示例，改编自Stan的example-models仓库。
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这个高斯过程（GP）示例展示了如何：
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PyMC 中提供了大量均值和协方差函数。定义自定义的均值和协方差函数相对容易。由于 PyMC 使用 PyTensor，因此用户不需要定义它们的梯度。
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