什么事高斯过程分类模型?待分类事物的影响因素是如何与模型挂钩的（是怎么联系起来的）是用Expectation Propagation逼近算法._百度作业帮
什么事高斯过程分类模型?待分类事物的影响因素是如何与模型挂钩的（是怎么联系起来的）是用Expectation Propagation逼近算法.
是用Expectation Propagation逼近算法.
高斯过程（GPS）是一种良好的贝叶斯分类方法和回归过程,也可应用于半监督聚类方面,就此提出了一个新的算法：使用稀疏高斯过程回归模型来解决半监督二元分类问题,它是基于支持向量回归（SVR）和最大空间聚类（MMC）的半监督分类方法,此算法简单且易于实现,不同于SVR算法的稀疏解决方案.另外,超参数的估计也不再使用复杂的交叉验证技术,利用稀疏高斯回归模型有助于提高算法的可扩展性：使用合成的和真实世界的数据集初步验证了该算法的有效性您所在位置： &
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学 位 论 文
用于分类的高斯过程研究
指导教师姓名： 周亚同 副教授
河北工业大学
申请学位级别：硕 士
学科、专业名称：通信与信息系统
论文提交日期：2012 年11 月 论文答辩日期: 2012 年12 月
学位授予单位：河北工业大学
答辩委员会主席：
2012 年11 月
Dissertation Submitted to
HeBei University of Technology
The Master Degree of
Communication and Information System
RESEARCH ON GAUSSIAN PROCESS
FOR CLASSIFICATION
Jia Pengpeng
Supervisor: Associate Prof. Zhou Yatong
November 2012
原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得
的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作
的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡
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