Howtosignalprocessing
- O que é um kernel exponencial ao quadrado?
- Como faço para escolher um kernel GPR?
- O que o kernel faz no processo gaussiano?
- O que é uma função estacionária de covariância?
O que é um kernel exponencial ao quadrado?
Kernel exponencial ao quadrado
É universal e você pode integrá -lo à maioria das funções que você precisa. Cada função em seu anterior tem infinitamente muitos derivados. Ele também possui apenas dois parâmetros: a longa escala ℓ determina o comprimento dos 'Wiggles' em sua função.
Como faço para escolher um kernel GPR?
Aqui está uma boa maneira de justificar uma escolha do kernel em um relatório. Primeiro - encaixe 2 ou 3 funções diferentes do kernel que você pode pensar que são razoáveis. Segundo -Calculate Statistics de interesse de interesse, como a amostra de autocovariância a diferentes distâncias nos dados originais.
O que o kernel faz no processo gaussiano?
A função do kernel k (xₙ, xₘ) usada em um modelo de processo gaussiano é o seu coração - a função do kernel diz essencialmente ao modelo como dois pontos de dados semelhantes (xₙ, xₘ) são. Várias funções do kernel estão disponíveis para uso com diferentes tipos de dados, e vamos dar uma olhada em alguns deles nesta seção.
O que é uma função estacionária de covariância?
Uma função estacionária de covariância é uma função de τ = x - x . Às vezes, neste caso, escreveremos k em função de um único argumento, eu.e. K (τ). A função de covariância de um processo estacionário pode ser representada como a transformação de Fourier de uma medida finita positiva.
