楼主: iqiukp

[我分享] 利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测

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发表于 2019-3-18 11:44:21 | 显示全部楼层
博主你好,想请教下,高斯过程回归代码是采用参数回归法还是贝叶斯回归法函数映射关系的?另外,求解超参数是否是利用共轭梯度法获得边缘似然最大值实现的,有没有利用粒子群、遗传算法等一些其他优化算法来学习超参数?谢谢

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发表于 2019-3-18 12:34:05 | 显示全部楼层
博主你好,想请教下,高斯过程回归代码是采用参数回归法还是贝叶斯回归法函数映射关系的?另外,求解超参数是否是利用共轭梯度法获得边缘似然最大值实现的,有没有利用粒子群、遗传算法等一些其他优化算法来学习超参数?谢谢

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发表于 2019-3-27 16:50:52 | 显示全部楼层
楼主你好,为什么最终的测试数据三个输出的预测方差都一样呢,这个工具箱能解决多输入的问题,但好像并不能解决多输出的问题吧,欢迎交流 Q;1076086980

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发表于 2019-4-10 20:58:51 | 显示全部楼层
涉远飞高 发表于 2019-2-17 17:20
请教楼主,采用该工具箱预测得到的数据似乎不是原始数据,而是经过预处理得到的数据。是否有从这种数据反算 ...

你好,如果9个输入变量之间存在相关性,该如何实现呢?

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发表于 2019-4-16 16:48:03 | 显示全部楼层
楼主您好,我的高斯过程回归出现了这样的错误:错误使用gpr.
不知道哪里出了问题,请问您有什么好的建议吗

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发表于 2019-4-28 19:59:11 | 显示全部楼层
考虑Y_1,Y_2,Y_3的相关性了么?还是一个一个回归的?你这种做法是multi-kriging还是co-kriging的?

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发表于 2019-4-29 23:15:28 | 显示全部楼层
Puppy_J0zj0 发表于 2019-4-28 19:59
考虑Y_1,Y_2,Y_3的相关性了么?还是一个一个回归的?你这种做法是multi-kriging还是co-kriging的? ...

你好,他这个应该没有考虑相关性,只是放在一起算了,运行之后三个输出的方差都一样。朋友你是在做多输出高斯回归吗,可以交流一下。

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发表于 2019-5-16 15:11:02 | 显示全部楼层
非常感谢楼主的分享,请问开展回归预测过程中,除了原代码中用到的平方指数协方差核函数(如下),还可以用哪些核函数,如何设置和修改代码。谢谢!
%% GPR
% 初始化超参数结构
meanfunc = [];                    % empty: don't use a mean function
covfunc = @covSEiso;              % Squared Exponental covariance function
likfunc = @likGauss;              % Gaussian likelihood
hyp = struct('mean', [], 'cov', [0 0], 'lik', -1);
% 优化超参数结构
hyp2 = minimize(hyp, @gp, -20, @infGaussLik, meanfunc, covfunc, likfunc, ...
     X_train_s, Y_train_s);
% GPR建模(ymu为预测值的均值,ys为预测值的方差)
[ymu ys] = gp(hyp2, @infGaussLik, meanfunc, covfunc, likfunc, ...
    X_train_s, Y_train_s, X_test_s);

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 楼主| 发表于 2019-5-16 16:40:30 | 显示全部楼层
xiaodong2019 发表于 2019-5-16 15:11
非常感谢楼主的分享,请问开展回归预测过程中,除了原代码中用到的平方指数协方差核函数(如下),还可以用 ...

不好意思,最近因为事情繁忙,这个GPML的代码暂时没时间去进一步细化使用以及修改的说明,笔者目前也只是简单的调用该工具箱,并没有作深入的研究,工具箱也内置了demo和说明书,可以仔细阅读。

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发表于 2019-5-17 11:31:51 | 显示全部楼层
好的,谢谢楼主
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