TIPTOP GP 官方教育培训手册

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贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习 这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现 Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。 给定函数f上的 GP 模型： 该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察，目的是尽快学习 GP 超参数θ 。 这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。 用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。 此实现使用 Garnett 等人中描述的对 BALD 的近似。 上面的论文，它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”（MGP）方法。 主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。 有关简

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