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隐含流形高斯过程回归
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种能够在高维数据上直接推断隐含结构的高斯过程回归技术，提供准确的不确定性估计和处理小型或稀疏数据集。能够扩展到数十万个数据点，并提高高维情况下标准高斯过程回归的预测性能和校准性。
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关键要点
- 高斯过程回归用于提供准确的不确定性估计和处理小型或稀疏数据集。
- 在高维数据上，高斯过程回归存在困难。
- 本文提出了一种能够在实际数据中直接推断隐含结构的高斯过程回归技术。
- 讨论了该模型收敛到假设流形上的 Matern 高斯过程的情况。
- 该技术能够扩展到数十万个数据点。
- 提高高维情况下标准高斯过程回归的预测性能和校准性。
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