【摘 要】
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高斯过程是一种函数的分布,在机器学习领域常用于回归.对于n个训练样本,其训练和预测时间复杂度分别为O(n^3)和O(n^2),因此难以应用于大规模数据.针对这个问题,本文基于分治
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,北京控制工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677042)
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高斯过程是一种函数的分布,在机器学习领域常用于回归.对于n个训练样本,其训练和预测时间复杂度分别为O(n^3)和O(n^2),因此难以应用于大规模数据.针对这个问题,本文基于分治的思想,提出一种简单高效的近似模型,称为“重叠局部高斯过程”.本文方法假设随机变量在给定邻近变量的值后,会与距离较远的变量条件独立.首先将训练样本集递归划分,构建一棵三叉树,其中兄弟节点包含的样本存在交集,交集中的样本起到诱导点的作用,可构建相邻区域的依赖关系.然后利用每个叶子结点所包含的样本建立局部的高斯过程回归模型,在当前假设
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