Свойства апостериорной модели зависимости на основе гауссовских случайных полей

Скачать account_balance Скачать insert_drive_file

Авторы:

Бурнаев Е.В., Зайцев А.А., Спокойный В.Г.

Издание:

Принято к публикации в журнале "Автоматика и телемеханика", № 10, 2013

Абстракт:

Рассматривается задача построения регрессии на основе гауссовских процессов. Предполагается, что априорное распределение вектора параметров соответствующей модели ковариационной функции является неинформативным. При таком предположении доказана теорема Бернштейна—фон Мизеса о близости апостериорного распределения вектора параметров к соответствующему нормальному распределению. Приведены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие применимость полученных результатов для практически важных случаев.

Ключевые слова: Аппроксимация, Гауссовские процессы

LinkedIn
VK

Контактная информация

location_on  117246, Москва, Научный проезд, д. 17, 15 этаж

phone  +7 (495) 669-68-15

mail_outline  info@datadvance.net

Связаться navigate_next