How to choose the covariance for Gaussian process regression independently of 
the basis

Franz, MO; Gehler, PV

How to choose the covariance for Gaussian process regression independently of the basis

Franz, M., & Gehler, P. (2006). How to choose the covariance for Gaussian process regression independently of the basis. In Workshop Gaussian Processes in Practice (GPIP 2006) (pp. 1-4). Scottsdale, AZ, USA: videolectures.net.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D137-6 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-9AA2-7

資料種別: 会議論文

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Franz, MO^{1, 2}, 著者
Gehler, PV¹, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: In Gaussian process regression, both the basis functions and their prior distribution
are simultaneously specified by the choice of the covariance function. In certain
problems one would like to choose the covariance independently of the basis functions
(e.g., in polynomial signal processing or Wiener and Volterra analysis). We propose a
solution to this problem that approximates the desired covariance function at a finite
set of input points for arbitrary choices of basis functions. Our experiments show that
this additional degree of freedom can lead to improved regression performance.

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日付: 出版: 2006-06

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 4033

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出版物名: Workshop Gaussian Processes in Practice (GPIP 2006)

種別: 会議論文集

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