Zaman içinde fonksiyon yaklaşık olarak değişiyorsa Gauss süreç gerilemesi nasıl yapılır?

Zaman içinde değişiklikleri tahmin etmeye çalıştığım işlevde Gauss süreç gerilemesini gerçekleştirmek için iyi stratejiler nelerdir? Aklıma gelen naif yaklaşım, regresyonu gerçekleştirmek için sadece en son N veri noktasını kullanmaktır. Daha iyi stratejiler nelerdir?

Bu yöntemi deneyebilirsiniz:

Gauss Süreçleri için Öngörülü Aktif Küme Seçim Yöntemleri

Veri kümesinin çıkarımını engelleyici kılacak kadar büyük olduğu durumlarda Gauss işlem sınıflandırması için etkin bir küme seçim çerçevesi öneriyoruz. Şemamız, marjinal olabilirlik maksimizasyonuna dayanan aktif küme güncelleme kuralları ve hiperparametre optimizasyonundan oluşan iki aşamalı alternatif bir prosedürden oluşur. Aktif küme güncelleme kuralları, bir Gauss işlem sınıflandırıcısının tahmini dağılımlarının, bir veri noktasının modele dahil edilirken veya modelden çıkarılırken göreceli katkısını tahmin etme yeteneğine dayanır.

Sabit bir bütçe algoritması istiyorsanız, bkz.

M. Lázaro-Gredilla, S. Van Vaerenbergh ve I. Santamaría, "Çekirdek Özyinelemeli En Küçük Karelerle İzlemeye Bayesci Bir Yaklaşım", IEEE Uluslararası Sinyal İşleme için Makine Öğrenimi Çalıştayı (MLSP 2011), Pekin, Çin, Eylül 2011 .