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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