机器学习算法 高斯过程python包安装过程

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

EIV_IGP 变量综合高斯过程误差 (EIV IGP) 模型用于对海平面变化的历史速率执行贝叶斯推理。 模型的输入数据可以来自潮位计测量和/或沿海沉积物岩心的替代重建。 这些数据因多种不确定性来源而变得复杂，其中一些来源是数据收集工作的一部分。 值得注意的是，代用重建包括使用放射性碳等技术对沉积岩心测年的时间不确定性。 EIV IGP 模型在海平面变化率之前放置了一个高斯过程，然后对其进行积分以提供观测数据的似然平均值。 该模型设置在变量误差框架中，以考虑年龄不确定性。 由此产生的模型在充分考虑所有可用的不确定性来源的情况下捕捉了海平面变化的连续和动态演变。

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

Matlab gpr代码Two_layer_GPR_hahazing 带有图像去雾示例选择的两层高斯过程回归的源代码TCSVT。 当您使用我们提供的源代码时，请引用我们的论文“两层高斯过程回归与图像去雾的示例选择，TCSVT，2016”，作者：樊凡，王一，唐贤轩，高仁杰，罗忠轩。 说明： 请在MATLAB中运行“ GPR_dehaze.m”脚本。

简单实现高斯过程回归的问题,利用python语言做了一个简要的说明。

github上的非常好用的关于高斯过程回归的python代码，非常好用。

matlab中拟合中心线的代码高斯过程软件 本页介绍了如何使用高斯过程软件（GP）的示例。 发布信息 当前版本为0.137 。 除了下载GP软件外，您还需要获得下面指定的工具箱。 工具箱 版本 3.3 0.136 0.162 0.22 0.138 0.136 0.132 0.1371 0.226 0.141 对gpLoadResult进行了较小的更新，以允许使用不同的函数来加载数据。 版本0.136 更改了gpReadFromFID以与C ++代码兼容。 版本0.135 Carl Henrik Ek进行了修改，以实现与SGPLVM工具箱的兼容性。 版本0.134 更新以允许在写入磁盘时解构模型文件（gpWriteResult，gpLoadResult，gpDeconstruct，gpReconstruct）。 版本0.133 使用Interspeech综合演示数据的内部乘积矩阵来运行GPLVM / GP的更新。 版本0.132 从牛津工具箱转移的示例，从Titsias的变分近似添加为“ dtcvar”的选项。 版本0.131 进行更改以允许与SGPLVM和NCCA工具箱兼容。 版本0.

matlab如何敲代码PyGPML Carl Rasmussen和Hannes Nickisch的Python版本，用于高斯过程。 他们的代码可以在这里找到： 到目前为止，此仓库正在从上方实现原始MATLAB代码的一小部分。 它主要用高斯噪声实现高斯过程，从而使最大似然积分可以精确地解析解决。 相应的功能在inferences.py中给出。 有一些标准的内置内核，但是此代码还实现了Andrew G. Wilson和Ryan P.Adams在以下参考文献中给出的用于模式识别的光谱混合（SM）内核（此代码的原始动机）。 ： [1] [2] 此处提供了此工作的资源页面： 简而言之，它使用混合了高斯的协方差核函数来实现典型的高斯过程： k（t）= sum_ {q = 1} ^ Q w_q prod_ {p = 1} ^ P exp（-2pi ^ 2 t_p ^ 2 v_ {p，q} ^ 2）cos（2pi t_p m_ {p，q} ） 其中t = x-x'，q =混合物中Q个高斯中的第i个，p = P个维度中的第j个，w =第q个高斯混合物的权重，v2 = v ^ 2 = std。 偏差，m