Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce qu'un noyau exponentiel carré?
- Comment choisir un noyau GPR?
- Que fait le noyau dans le processus gaussien?
- Qu'est-ce qu'une fonction de covariance stationnaire?
Qu'est-ce qu'un noyau exponentiel carré?
Noyau exponentiel carré
Il est universel, et vous pouvez l'intégrer à la plupart des fonctions que vous devez. Chaque fonction de son précédent a une infinité de dérivés. Il n'a également que deux paramètres: la longueur de longueur ℓ détermine la longueur des «Wiggles» dans votre fonction.
Comment choisir un noyau GPR?
Voici une bonne façon de justifier un choix de noyau dans un rapport. D'abord - ajuster 2 ou 3 fonctions de noyau différentes que vous pourriez penser sont raisonnables. Second -Calculer les statistiques de test d'intérêt telles que l'autocovariance de l'échantillon à différentes distances sur les données d'origine.
Que fait le noyau dans le processus gaussien?
La fonction du noyau k (xₙ, xₘ) utilisée dans un modèle de processus gaussien est son cœur même - la fonction du noyau indique essentiellement au modèle à quel point les deux points de données similaires (xₙ, xₘ) sont essentiellement. Plusieurs fonctions du noyau sont disponibles pour une utilisation avec différents types de données, et nous allons jeter un œil à quelques-uns d'entre eux dans cette section.
Qu'est-ce qu'une fonction de covariance stationnaire?
Une fonction de covariance stationnaire est fonction de τ = x - x . Parfois, dans ce cas, nous écrivons K en fonction d'un seul argument, je.e. K (τ). La fonction de covariance d'un processus stationnaire peut être représentée comme la transformée de Fourier d'une mesure finie positive.
