Abstrakt. Vi ger en grundläggande introduktion till Gaussian Process regressionsmodeller. Vi fokuserar på att förstå den stokastiska processens roll och hur den används för att definiera en fördelning över funktioner. Vi presenterar enkla ekvationer för att införliva träningsdata och undersöka hur man lär sig hyperparametrarna med hjälp av marginalsannolikheten. Vi förklarar de praktiska fördelarna med Gaussian Process och avsluta med slutsatser och en titt på de aktuella trenderna i GP arbete. Övervakad inlärning i form av regression (för kontinuerliga utgångar) och klassificering (för diskreta utgångar) är en viktig beståndsdel i statistik och maskininlärning, antingen för analys av datamängder, eller som ett delmål för ett mer komplicerat problem. Traditionellt har parametriska 1 modeller använts för detta ändamål. Dessa har en möjlig fördel i lätt tolkningsbarhet, men för komplexa datamängder, enkla parametriska modeller kan sakna expressiv kraft, och deras mer komplexa motsvarigheter (såsom mata framåt neurala nätverk) kanske inte är lätt att arbeta med i praktiken. Tillkomsten av kärnmaskiner, såsom Support Vector Machines och Gaussian Processes har öppnat möjligheten av flexibla modeller som är praktiska att arbeta med. I denna korta handledning presenterar vi den grundläggande idén om hur Gaussian Process modeller kan användas för att formulera en Bayesian ram för regression. Vi kommer att fokusera på att förstå den stokastiska processen och hur den används i övervakad inlärning. För det andra kommer vi att diskutera praktiska frågor om hyperparametrarnas roll i kovariansfunktionen, den marginella sannolikheten och den automatiska Occams rakhyvel. För bredare introduktioner till Gaussiska processer, konsultera [1], [2]. I detta avsnitt definierar vi Gaussiska processer och visar hur de mycket naturligt kan användas för att definiera distributioner över funktioner. I följande avsnitt fortsätter vi att visa hur denna fördelning uppdateras mot bakgrund av utbildningsexempel. 1 Med en parametrisk modell menar vi här en modell som under träningen "absorberar" informationen från träningsdata in i parametrarna; efter träning kan data kasseras.
I den probabilistiska inställningen har Gaussiska processmodeller förmågan att representera kontinuerliga tidsdata genom användning av medel- och kovariansfunktioner REF.
Gaussian processes for machine learning
{'venue': 'in: Adaptive Computation and Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}