基于高斯过程的动态系统模型（GP-BASED DYNAMICAL SYSTEM MODELS）

最新推荐文章于 2024-04-22 18:23:31 发布
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分类专栏： # 机器学习
原文链接：http://www.rogerfrigola.com/doc/thesis.pdf
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本文探讨了高斯过程在多种时间序列模型中的应用，包括线性高斯时间序列模型、非线性自回归模型、状态空间模型等。详细分析了状态转移函数和观测函数如何基于高斯过程进行建模，以及在非1阶马尔科夫和高斯隐变量模型中的作用。

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文章目录

线性高斯时间序列模型

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基于高斯过程的非线性自回归模型

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状态转移函数基于高斯过程的状态空间模型

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观测函数基于高斯过程的状态空间模型

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状态转移函数和观测函数都基于高斯过程的状态空间模型

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状态转移函数基于高斯过程的非1阶马尔科夫状态空间模型

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隐变量基于高斯过程的高斯隐变量模型

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机器学习模型—高斯过程(GPC)
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【文献阅读】PS 综述 in Continuous Action Domains: an Overview
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Policy Search in Continuous Action Domains: an Overview Abstract Continuous action policy search is currently the focus of intensive research, driven both by the recent success of deep reinforcement learning algorithms and the emergence of competitors base
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介绍高斯过程动态模型（Gaussian Process Dynamical Models）的概念、推导和实验工作。
万字总结复杂而奇妙的高斯过程！
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动态系统的建模与分析
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系统辨识（三）：动态系统的数学模型
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using namespace 数学工具构造器;
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贝叶斯基础回顾重点在于高斯过程模型
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高斯过程讲义
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期权matlab代码-VGPSSM:变分高斯过程状态空间模型
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预算matlab代码卫星导航系统 变分高斯过程状态空间模型 这是根据我为2014 NIPS论文撰写的研究代码制作Matlab工具箱的尝试。 不幸的是，我没有时间向工具箱添加很多功能，并且我目前无法提供任何支持。 要运行代码： 确保您的Matlab路径上有GPML工具箱 运行test_script1d.m以查看选项和调用语法的示例。
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【软件工程】常见七种过程模型介绍
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本篇博客为大家介绍软件工程中的七种过程模型，供大家学习参考！！！ 瀑布模型、增量模型、并行模型、原型模型、抛弃原型模型、螺旋模型、极限编程模型
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高斯过程(Gaussian Process) 在机器学习领域里，高斯过程是一种假设训练数据来自无限空间、并且各特征都符合高斯分布的有监督建模方式。高斯过程是一种概率模型，无论是回归或者分类预测都以高斯分布标准差的方式给出预测置信区间估计。什么是置信区间？置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参
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高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）是一种非参数的回归方法，它基于高斯过程（Gaussian Process）理论。在机器学习中，高斯过程是一种强大的工具，用于建模连续型的函数关系，特别适用于小样本的情况。
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