Введение
В этом практическом занятии показано, как использовать разные ядра для регрессии с гауссовым процессом (GPR) в библиотеке Scikit-learn для Python. GPR - это непараметрическая техника регрессии, которая может подгонять сложные модели под данные с шумом. Функция ядра используется для определения сходства между любыми двумя входными точками. Выбор функции ядра важен, так как он определяет форму модели, которая подгоняется под данные. В этом практическом занятии мы рассмотрим наиболее часто используемые ядра в GPR.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.