covariance function | BriefGPT

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将热核进行草图化：使用高斯过程嵌入数据
引入一种新的非确定性方法，将数据嵌入低维欧几里德空间，该方法基于依赖于数据几何的高斯过程的实现，通过计算高斯过程的实现来计算嵌入，其中高斯过程的协方差函数被取为热核函数，嵌入的直线距离以概率意义上逼近扩散距离，避免了对距离进行尖锐截断并保留
PDF4 months ago
多维函数数据的低秩协方差函数估计
本文提出了一种新颖的在再生核希尔伯特空间（RKHS）框架下处理稀疏和稠密函数数据的非参数协方差函数估计方法，该方法可以灵活地对协方差算子和边际结构进行建模，并且可以保证生成的估计量自动具有半正定特性，并且可以融入各种光谱正则化。 Trace
PDF4 years ago
潜在高斯过程回归
介绍了一种名为潜在高斯过程回归的方法，可以扩展输入空间，使用潜在变量来调制协方差函数以处理多模态和非平稳过程的回归问题，并在合成数据和实际应用中进行了验证。
PDF7 years ago
线性约束高斯过程
本文对高斯过程中的协方差函数进行了修改，以正确地考虑已知的线性约束条件，并通过将目标函数建模为底层函数的一个变换来将约束条件显式地纳入模型中，最终提出一个设计变换算子的方法，并在模拟数据和真实数据示例中进行了实证研究。
PDF7 years ago
空间产品分区模型
本文介绍了使用产品分区模型扩展到空间设置的方法，以明确模型空间位置的划分，提供了更多控制空间结构的方法，能够更好地平衡全局和局部空间依赖性，并通过模拟研究和教育应用示例表明了该方法的实用性。
PDF9 years ago
已知均值和协方差函数条件下的 Kriging 预测器点态一致性
该研究探讨了关于 Kriging 预测器的一些问题，当均值和协方差函数已知时，探索了在复现核希尔伯特空间中近似的性质，并纠正了 Yakowitz 和 Szidarovszky（1985 年 J. Multivariate Analysis）
PDF15 years ago