高斯过程回归超参数初始化怎么设置

来源：动视网责编：小OO 时间：2024-10-12 00:58:27

高斯过程回归超参数初始化怎么设置

1.对于所有需要优化的超参数，初始化时将它们设为均匀分布的随机变量，然后通过训练集最大化似然估计值。2.对于长尾分布的超参数，如噪声方差，可以设置一个较小的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。3.对于短尾分布的超参数，如核函数带宽，可以设置一个较大的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。4.对于多维超参数，可以使用随机搜索或贝叶斯优化算法来寻找最佳组合。5.对于需要使用交又验证来寻找最佳组合的超参数，可以使用k折交又验证来初始化它们。

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导读1.对于所有需要优化的超参数，初始化时将它们设为均匀分布的随机变量，然后通过训练集最大化似然估计值。2.对于长尾分布的超参数，如噪声方差，可以设置一个较小的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。3.对于短尾分布的超参数，如核函数带宽，可以设置一个较大的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。4.对于多维超参数，可以使用随机搜索或贝叶斯优化算法来寻找最佳组合。5.对于需要使用交又验证来寻找最佳组合的超参数，可以使用k折交又验证来初始化它们。

高斯过程回归的超参数初始化设置方法如下：
1.对于所有需要优化的超参数，初始化时将它们设为均匀分布的随机变量，然后通过训练集最大化似然估计值。
2.对于长尾分布的超参数，如噪声方差，可以设置一个较小的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。
3.对于短尾分布的超参数，如核函数带宽，可以设置一个较大的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。
4.对于多维超参数，可以使用随机搜索或贝叶斯优化算法来寻找最佳组合。
5.对于需要使用交又验证来寻找最佳组合的超参数，可以使用k折交又验证来初始化它们。

高斯过程回归超参数初始化怎么设置

1.对于所有需要优化的超参数，初始化时将它们设为均匀分布的随机变量，然后通过训练集最大化似然估计值。2.对于长尾分布的超参数，如噪声方差，可以设置一个较小的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。3.对于短尾分布的超参数，如核函数带宽，可以设置一个较大的初始值，然后通过训练集最大化似然估计值。4.对于多维超参数，可以使用随机搜索或贝叶斯优化算法来寻找最佳组合。5.对于需要使用交又验证来寻找最佳组合的超参数，可以使用k折交又验证来初始化它们。

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