Advertisement

高斯过程回归及分类的程序，与《机器学习中的高斯过程》一书配套。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该高斯过程回归与分类的经典程序，以及由The MIT Press出版的书籍所提供的程序代码，均可参考我上传的PDF文档进行学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • George：Python中的高效高斯过程回归
    优质
    本文介绍了如何在Python中利用高效的算法实现高斯过程回归，以解决复杂的预测问题。通过优化计算方法，使得该技术更加适用于大数据集和实时应用。 George：Python中快速灵活的高斯过程回归。
     
  • 机器学习中的高斯过程
    优质
    简介：高斯过程是机器学习中用于回归和分类的一种概率模型，它能够对函数进行建模并提供数据点间的不确定性估计。 C. E. Rasmussen 和 C. K. I. Williams, 《机器学习中的高斯过程》，麻省理工学院出版社, 2006年。
     
  • MATLAB中的高斯过程回归(GPR)
    优质
    本简介介绍如何在MATLAB中实现高斯过程回归（GPR），这是一种强大的非参数建模技术，适用于小数据集上的回归任务。通过实例演示其基本概念、模型构建及预测方法。 提供了一个实用的高斯过程回归Matlab代码，可以直接使用。欢迎下载。
     
  • 基于MATLAB的高斯过程回归程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现高斯过程回归算法，适用于处理小到中等规模数据集的回归问题，提供模型训练与预测功能。 针对多输入单输出的高斯过程回归程序，采用拟牛顿法和共轭梯度对超参数进行优化。
     
  • 高斯过程回归的代码
    优质
    本代码实现了基于高斯过程回归的机器学习模型，适用于数据插值与预测任务。通过调整内核参数优化模型性能，支持Python编程环境。 一种机器学习方法可以应用于分类和回归任务。
     
  • MATLAB中的高斯过程分类程序
    优质
    本程序基于MATLAB实现高斯过程分类算法，适用于模式识别与机器学习任务，提供高效的数据建模和预测功能。 使用高斯过程实现贝叶斯分类中的拉普拉斯近似方法，适用于二元和多类分类问题。
     
  • 高斯过程回归模型
    优质
    高斯过程回归模型是一种非参数贝叶斯机器学习方法，用于处理小样本数据集上的复杂函数逼近问题。 关于高斯过程的全套代码，其中包括详细说明。如有需要，请自行获取。
     
  • 基于高斯过程的分类与回归M代码
    优质
    本项目提供一系列基于高斯过程实现的分类和回归算法的MATLAB代码，适用于机器学习中的不确定性建模和预测任务。 使用高斯过程实现四分类和回归的Matlab代码。
     
  • MATLAB中的高斯过程回归模型
    优质
    本文章介绍在MATLAB环境下如何实现高斯过程回归（GPR）模型的应用，探讨其原理和实际操作步骤，适用于数据科学与机器学习领域的研究者。 高斯过程回归及分类的代码内容详尽，并包含实例与清晰的注释。涵盖分类系列和预测回归系列，适合对此感兴趣的同学们学习参考。该资源包括对应的数据集和演示程序，确保可运行，在MATLAB 2014a版本中已测试通过（其他版本未进行测试）。
     
  • MATLAB中的高斯过程回归代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的高斯过程回归算法，适用于机器学习和统计建模任务中对非线性数据进行高效预测与拟合。 这段文字描述了一个高斯过程类的实现代码，该类用于拟合形式为y=ax+b的直线模型。为了运行这个类，还需要编写外围脚本并提供一些数据来驱动它。