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用于系外行星凌星和 $H_0$ 推断的核化、均值化和噪声化边际高斯过程
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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
本文研究了高斯过程回归的收敛性及层次高斯过程回归中从数据中学习超参数的情况。提供了收敛性分析和误差界限方法。研究旨在利用高斯过程回归近似贝叶斯反问题的数据似然性。
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关键要点
- 研究高斯过程回归的收敛性，特别是层次高斯过程回归。
- 在层次高斯过程回归中，超参数从数据中学习，并与后验均值和协方差一起计算。
- 提供了收敛性分析，证明从数据中学习超参数不会影响高斯过程回归的收敛性。
- 在广泛的场景中，收敛性得到了保证。
- 主要目标是利用高斯过程回归近似贝叶斯反问题的数据似然性。
- 提供了在此背景下引入的误差界限。
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