高斯過程的優點和缺點
高斯過程的優點是:
1.預測值是觀察值的插值(至少對於普通的核是這樣的)
2.預測值是概率的(高斯),因此我們可以計算經驗置信區間,然後根據這些資訊,在某個感興趣區域重新擬合(線上擬合,自適應擬合)預測。
3.多功能:可以指定不同的核。提供了常見的核,但是也可以指定特定的核。
高斯過程的缺點:
1. 不是稀疏的。也就是說,它們使用完整的樣本/特性資訊來進行預測。
2. 在高維空間失去了有效性–當特徵的個數超過幾十後。
參考:
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