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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

从深度神经网络到高斯过程（dnn2gp） 该存储库包含用于重现论文结果的代码近似推理将深度网络转变为高斯过程 计算和可视化线性模型和GP 复制模型选择实验 结果可以在/results目录中轻松获得，并且可以通过运行来复制 python marglik.py --name of_choice 这将同时产生玩具和真实世界的实验，并将相应的测量结果以新的文件名保存到结果目录中。 然后可以通过运行生成图 python marglik_plots.py --name original # use our result files python marglik_plots.py --name of_choice # use your result files 计算和可视化内核及预测分布 我们使用预先训练的模型，这些模型保存在/models目录中，并且在CIFAR-10或MNIST上进行训练。

实现一些通用 MCMC 例程的 python 模块 该模块的主要目的是作为通用模型的简单 MCMC 框架。 目前最有用的贡献可能是它可以用于训练在实现的高斯过程 (GP) 模型。 特征 该代码目前具有以下功能： 完全面向对象。 只要提供正确的界面，模型就可以是任何类型。 随机游走建议。 Metropolis 调整了朗之万动力学。 MCMC 链使用以快速格式存储。 可以将均值函数添加到的 (GP) 模型中。 安装 克隆包，进入其目录并执行以下操作： python setup.py install 相关软件包 可能与我提供的最相关的包是优秀的代码。 我离开它的原因有两个： 在旧版本（例如 ）中，找不到实现 Metropolis Adjusted Langevin Dynamics 的简单方法。 这是不幸的，因为当导数可用时，它是最强大的采样方法之一。 在新版本中（例如 ，它基

高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

GPR-高斯过程回归-高斯函数

传统的多变量分析（MVA）故障诊断方法通常要求分离的采样数据潜在变量必须服从正态分布，这通常很难满足实际的工业过程。 本文首先介绍了一种基于Q统计量的故障诊断方法。 它要求采样数据必须服从正态分布。 然后介绍一种基于信息增量矩阵（IIM）的故障诊断方法，该方法的采样数据不受正态分布的限制。 该方法主要由定义协方差矩阵，计算信息增量矩阵，信息增量均值和动态阈值等组成。 最后，给出了一个数值模拟的例子和一个田纳西州的伊斯曼过程的例子，以验证两种错误诊断方法，即Q统计量和IIM，在误报和漏报中的检测性能。 结果表明，在采样数据不服从正态分布的情况下，Q统计方法的检测性能较差，而基于IIM的故障诊断方法较好。

在单径时变衰落信道下误码率恶化，考虑多普勒频移和信噪比对误码率的影响，并利用均衡器对误码率进行改善。仿真实验表明，当同样信噪比条件下，高斯信道误码率性能优于单径时变衰落信道，在均衡后效果有所改善但改善有限。

利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测