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文件名称：matlab多元参数非线性回归模型代码-awesome-gaussian-regression:高斯回归列表
文件大小：5KB
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更新时间：2021-05-21 14:52:26
系统开源
matlab多元参数非线性回归模型代码高斯回归
高斯回归论文和调查清单
Swiler，L.，Gulian，M.，Frankel，A.，Safta，C.，＆Jakeman，J.（2020年）。
约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。
arXiv预印本arXiv：2006.09319。
刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。（2019）。
改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池的循环容量预测。
IEEE
Transactions
on
Transportation
Electrification，5（4），1225-1236。
Chen
Z.，＆Wang，B.（2018年）。
初始超参数的先验如何影响高斯过程回归模型。
神经计算，275，1702-1710。
在多个起点情况下，先验分布的选择可能对GP模型的可预测性起着至关重要的作用。
他们为某些常用内核的超参数初始值考虑了不同类型的先验。
重要的结果是，一旦选择了内核，初始超参数的先验就不会对GPR预测的性能产生重大影响，尽管在某些情况下，超参数的估计与真实值有很大不同。
Kamath，A.，Vargas-Hernández，RA，Krems，RV
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awesome-gaussian-regression-main
----README.md(11KB)