A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Gaussian Process Regression with Measurement Error Regressão do Processo Gaussiano com Erro de Medição

Yukito IBA, Shotaro AKAHO

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Resumo:

A análise de regressão que incorpora erros de medição em variáveis ​​de entrada é importante em diversas aplicações. Neste estudo, consideramos este problema dentro de uma estrutura de regressão de processo gaussiana. O método proposto também pode ser considerado como uma generalização da regressão kernel para incluir erros nos regressores. É introduzido um método de Monte Carlo em cadeia de Markov, onde a dimensionalidade infinita do processo gaussiano é tratada com um truque para trocar a ordem de amostragem da variável latente e da função. O método proposto é testado com dados artificiais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.10 pp.2680-2689
Data de publicação
2010/10/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2680
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Data Mining and Statistical Science)
Categoria

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