我知道高斯过程回归模型主要由其协方差矩阵指定，自由超参数充当模型的“权重”。但是谁能解释协方差矩阵中的 2 个超参数(长度尺度和幅度)代表什么(因为它们不是“真实”参数)？我对这两个参数的“实际”含义有点困惑。
感谢您提前提供的帮助。 :)
最佳答案
首先我想指出，高斯过程中可以使用无限数量的内核。然而，最常见的一种是 RBF(也称为平方指数、指数二次等)。该内核具有以下形式:
上面的方程当然是针对简单的一维情况。这里 l 是长度尺度，sigma 是方差参数(注意，根据来源，它们有不同的名称)。长度比例有效地控制了两个点的相似程度，因为它只是放大了 x 和 x' 之间的距离。方差参数控制函数的平滑程度。它们相关但不相同。
The Kernel Cookbook给出一个很好的小描述，并将 RBF 内核与其他常用内核进行比较。
关于matlab - 回归高斯过程的超参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24046396/