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多应答异方差高斯过程模型及其推断
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于似然度的高斯进展回归的统一视角，解决了含有输入相关噪声的仿真实验中的计算和统计效率问题。通过应用Woodbury身份推断所有参数，避免了典型的大小计算。同时，借鉴机器学习中的潜在变量思路，解决了异方差性问题。提供了制造业和流行病管理的真实世界仿真实验的案例研究。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于似然度的高斯进展回归的统一视角。
- 研究解决了含有输入相关噪声的仿真实验中的计算和统计效率问题。
- 通过应用Woodbury身份推断所有参数，避免了典型的大小计算。
- 借鉴机器学习中的潜在变量思路，解决了异方差性问题。
- 提供了制造业和流行病管理的真实世界仿真实验的案例研究。
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