Python sklearn高斯过程的对数边际似然计算为正？

我正在检查高斯过程的对数边际似然（GP）的实现。该实现基于算法2.1，为了方便起见，我还附加了它的快照：

然而，我经常遇到一些情况，用这个公式计算的对数似然是正的。一个具体示例是以下示例代码：

import numpy as np 
from scipy.linalg import cholesky, cho_solve, solve_triangular
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern

kernel=Matern(nu=2.5)
x = np.array([1, 2, 3]).reshape(-1,1)
y = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
noise=0
amp2=0.05 

K = kernel(x)

cov = amp2 * (K + 0*np.eye(x.shape[0])) 
cov[np.diag_indices_from(cov)] += noise
L = cholesky(cov, lower=True)
alpha = cho_solve((L, True), y)
logprob = -0.5 * np.dot(y, alpha) - np.log(np.diag(L)).sum() - \
      x.shape[0] / 2. * np.log(2 * np.pi)
print(logprob) # Result: 1.1359631938135135

我认为GP

logpr（y | x，M）

的对数边际可能性应该总是非正的。为什么上面的代码会产生正的对数边际可能性

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谢谢大家!

嘿，我对你的问题没有答案，但可能与此有关吗？我还发现sklearn计算lml和gpml Hi@khuynh的方法之间存在一些差异，感谢链接，尽管我已经有一段时间不记得我是如何解决这个问题的了。希望你也能解决你的案子。有没有可能@thanhtang记得你是怎么解决的？