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  Prediction at an Uncertain Input for Gaussian Processes and Relevance Vector Machines - Application to Multiple-Step Ahead Time-Series Forecasting

Quiñonero-Candela, J., Girard, A., & Rasmussen, C.(2003). Prediction at an Uncertain Input for Gaussian Processes and Relevance Vector Machines - Application to Multiple-Step Ahead Time-Series Forecasting (IMM-2003-18). Kopenhagen, Denmark: Technical University of Denmark, DTU: Informatics and Mathematical Modelling.

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基本情報

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資料種別: 報告書

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pdf2578.pdf (全文テキスト(全般)), 195KB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-753C-5
ファイル名:
pdf2578.pdf
説明:
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MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
-

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作成者

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 作成者:
Quiñonero-Candela, J, 著者           
Girard, A, 著者
Rasmussen, CE1, 2, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: This report non-linear models that map an input D-dimensional column vector x into a single dimensional output f(x). The non-linear mapping f() is implemented by means of a Gaussian process (GP) or a Relevance Vector Machine (RVM), see for example [Rasmussen, 1996] and [Tipping, 2001]. We are given a training data set D = fx i ; y i g N i=1 where the target y i relates to the input x i through y i = f(x i ) + (1) where N (0; ) is additive i.i.d. Gaussian noise of variance.

資料詳細

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 日付: 2003-10
 出版の状態: 出版
 ページ: 14
 出版情報: Kopenhagen, Denmark : Technical University of Denmark, DTU: Informatics and Mathematical Modelling
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): Reportnr.: IMM-2003-18
BibTex参照ID: 2578
 学位: -

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