该项目旨在通过可扩展的对数行列式计算来增强高斯过程核学习的效率,适用于大规模数据分析和预测。
Scalable Log Determinants for Gaussian Process Kernel Learning的特点:
1. 可扩展的对数行列式计算
2. 提高高斯过程模型的效率
3. 与现有高斯过程框架的集成
Scalable Log Determinants for Gaussian Process Kernel Learning的功能:
1. 用于高斯过程中的核学习
2. 适用于机器学习和统计建模
3. 便于大规模数据分析和预测
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