Как использовать MCM C для оптимизации гиперпараметров вместо логарифмической вероятности в регрессии гауссовского процесса - PullRequest
2 голосов
/ 29 февраля 2020

Когда я прочитал 1.7 гауссовский процесс в руководстве пользователя scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html#gaussian -process-regression-gpr ), я обнаружил, что гиперпараметры гауссовского процесса можно оптимизировать не только с помощью метод логарифмического правдоподобия, а также цепь Маркова Монте-Карло (MCM C). Но я не знаю, как реализовать этот метод, кто-нибудь знает, спасибо за чей-либо ответ.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...