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文檔簡介
1、 高斯過程模型(GP)已經(jīng)成為機器學習領(lǐng)域中一個新的研究熱點,其良好的非參數(shù)、非線性特性以及先天概率背景,使得GP模型相對于其它傳統(tǒng)的機器學習模型具有更優(yōu)越的性能。GP模型既可用于分類,也可用于回歸預(yù)測,當其用于分類時又被稱為高斯過程分類模型(GPC),本文主要對GPC模型展開研究。在國家自然科學基金項目(60972106)資助下,本文主要研究了GPC模型實現(xiàn)方法及超參數(shù)選擇問題。主要研究工作如下:
(1)提出了一種基于
2、類間距判據(jù)(DBTC)的高斯過程模型超參數(shù)選擇方法。首先分析了GP模型傳統(tǒng)的超參數(shù)選擇方法,指出其不足之處,然后通過定義DBTC并分析其應(yīng)用于超參數(shù)選擇的優(yōu)勢,選用DBTC作為高斯過程超參數(shù)選擇判別依據(jù)。主要實現(xiàn)思路為:將超參數(shù)作為自變量,DBTC作為因變量,獲得DBTC隨超參數(shù)變化的函數(shù),采用共軛梯度法求此函數(shù)的極值,以此獲得最優(yōu)超參數(shù)。將此方法在人工生成的樣本集上進行高斯過程分類實驗,驗證了其可行性。
(2)將本文基于
3、DBTC的超參數(shù)選擇方法用來解決實際的二維樣本集分類問題。通過多個實際二維樣本集分類實驗,比較基于DBTC的超參數(shù)選擇方法與傳統(tǒng)超參數(shù)選擇方法間的性能,本文基于DBTC的超參數(shù)選擇方法應(yīng)用于GPC模型時分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)的超參數(shù)選擇方法。從實驗結(jié)果可看出,基于DBTC的方法的分類準確率相當于或略高于傳統(tǒng)的超參數(shù)選擇方法,且超參數(shù)選擇耗時更少。
(3)將基于DBTC的高斯過程超參數(shù)選擇方法用來解決高維樣本集的分類問題。由于在高
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