最小化拟合高斯过程

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【中文标题】最小化拟合高斯过程【英文标题】:Minimizing a fitted gaussian process 【发布时间】:2014-04-17 11:35:22 【问题描述】:

我用 scikit 的高斯过程拟合了一个计算模型。我想找到拟合高斯过程的最小值。

达沃

【问题讨论】:

【参考方案1】:

高斯过程 (GP) 是具有无限个最小值的无限个函数的概率分布。这就是全科医生的魅力,尽管在您看来可能是个失败。

我相信您的意思是 GP 的均值函数的最小值是多少。不幸的是,这不是我们可以封闭写下来的东西,因此可能是 scikit 不会将它内置到框架中的原因。

如果你真的想找到它,我建议在你的输入空间上使用一个线空间来采样并尝试找到一个最小值(如果你的输入空间是低维的)或扩展平均函数的表达式并区分你的输入空间来尝试找到极值点和全局最小值(当你有很多观察时没有多大用处)。

【讨论】:

以上是关于最小化拟合高斯过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

高斯过程简析

用`lsqcurvefit`拟合高斯时初始点的局部最小值

高斯过程预测置信区间奇数

SKlearn:高斯过程回归在学习期间没有改变

将高斯积分函数拟合到数据

高斯牛顿法估计未知参数