贾朋朋
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：河北工业大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金陕西省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究
- 2012年
- 文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.
- 周亚同贾朋朋刘龙
- 关键词：核参数共轭梯度法
- 用于分类的高斯过程研究
- 高斯过程模型(GP)已经成为机器学习领域中一个新的研究热点,其良好的非参数、非线性特性以及先天概率背景,使得GP模型相对于其它传统的机器学习模型具有更优越的性能。GP模型既可用于分类,也可用于回归预测,当其用于分类时又被...
- 贾朋朋
- 关键词：高斯过程
- 文献传递
