Peço desculpas antecipadamente se esta pergunta for mal colocada: sou astrônomo, não estatístico. Minha pergunta tem como objetivo específico me ajudar a descobrir se os processos gaussianos são uma técnica apropriada para o meu problema. Usando um telescópio e um espectrógrafo alimentado por...
Isso não está diretamente relacionado à minha outra pergunta , embora o tópico seja o mesmo. Também é provavelmente uma pergunta muito trivial, mas tenha paciência :) Eu estava discutindo com um colega sobre o uso da regressão de processo gaussiana, e ele fez duas afirmações com as quais não...
Atualmente, estou estudando "Processos Gaussianos para Aprendizado de Máquina" e, no capítulo 3, eles afirmam que o posteriorp(y∗|X,y,x∗)p(y∗|X,y,x∗)p(y_*|X,\mathbf{y},\mathbf{x}_*) (eq. 3.10) e a variável latente posterior p(f∗|X,y,x∗)p(f∗|X,y,x∗)p(f_*|X,\mathbf{y},\mathbf{x}_*)(eq. 3.9)...
Recentemente me deparei com Processos Gaussianos em Gelman et al. (2013), e estou tentando aprender mais sobre seu potencial aplicativo para uso na imputação de dados de séries temporais. Os dados de interesse são uma única série temporal variável da freqüência cardíaca de um indivíduo coletada...
Quais são as alternativas de última geração aos Processos Gaussianos (GP) para regressão não-linear não paramétrica com incerteza de previsão, quando o tamanho do conjunto de treinamento começa a se tornar proibitivo para os GPs de baunilha, mas ainda não é muito grande? Os detalhes do meu...
Problema Eu tenho dados de séries temporais gerados por uma máquina em dois períodos disjuntos de tempo - aproximadamente um mês em 2016 e outro mês em 2018. Os especialistas no domínio sugerem a hipótese de que a cada passo ttt, uma variável observada YtYtY^t pode ser explicado por outro...