Suppr超能文献

变分高斯过程分类器

Variational Gaussian process classifiers.

作者信息

Gibbs M N, MacKay D C

机构信息

Cavendish Laboratory, Cambridge CB3 0HE, UK.

出版信息

IEEE Trans Neural Netw. 2000;11(6):1458-64. doi: 10.1109/72.883477.

Abstract

Gaussian processes are a promising nonlinear regression tool, but it is not straightforward to solve classification problems with them. In this paper the variational methods of Jaakkola and Jordan are applied to Gaussian processes to produce an efficient Bayesian binary classifier.

摘要

高斯过程是一种很有前景的非线性回归工具,但用它们来解决分类问题并非易事。在本文中,将亚科拉和乔丹的变分方法应用于高斯过程,以构建一个高效的贝叶斯二元分类器。

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验