Automated Model Inference for Gaussian Processes: An Overview of State-of-the-Art Methods and Algorithms
Gaussian process models (GPMs) are widely regarded as a prominent tool for learning statistical data models that enable interpolation, regression, and classification. These models are typically instantiated by a Gaussian Process with a zero-mean function and a radial basis covariance function. While...
Uložené v:
| Vydané v: | SN computer science Ročník 3; číslo 4; s. 300 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Singapore
Springer Nature Singapore
01.07.2022
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 2661-8907, 2662-995X, 2661-8907 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!