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从高斯过程到高斯过程混合模型:研究与展望 [推广有奖]

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AIworld 在职认证  发表于 2018-2-14 09:00:02 |AI写论文

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摘要:高斯过程(GP)模型是核学习方法与贝叶斯推理相结合的典范,现已成为机器学习领域的一个研究热点。作为对GP模型的拓展,高斯过程混合(MGP)模型具有更强大的学习能力和适应性。然而,目前关于GP和MGP模型的研究较为零散,尚缺少系统的分析与总结。本文首先对于GP模型的基本原理及其研究进展进行了深入地分析和讨论;然后将GP模型拓展至MGP模型,从多方面对MGP模型的研究现状和进展进行了深入地分析和讨论,并指出未来值得探索的研究方向和应用问题。

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关键词:高斯过程 混合模型 研究方向 学习方法 研究进展 高斯过程 高斯过程混合模型 机器学习 回归预测 聚类分析

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