Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/1/typo3/2.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Scikit learn 在高斯过程回归中如何用MCMC代替对数边际似然优化超参数_Scikit Learn - Fatal编程技术网
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Scikit learn 在高斯过程回归中如何用MCMC代替对数边际似然优化超参数

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Scikit learn 在高斯过程回归中如何用MCMC代替对数边际似然优化超参数,scikit-learn,Scikit Learn,当我阅读scikit学习用户指南（）中的1.7高斯过程时， 我发现，高斯过程的超参数不仅可以使用对数边际似然法进行优化，还可以使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）进行优化。但是我不知道如何实现这个方法，有人知道吗，谢谢大家的回答

当我阅读scikit学习用户指南（）中的1.7高斯过程时， 我发现，高斯过程的超参数不仅可以使用对数边际似然法进行优化，还可以使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）进行优化。但是我不知道如何实现这个方法，有人知道吗，谢谢大家的回答