Función de covarianza Proceso gaussiano

1. ¿Qué es la matriz de covarianza en el proceso gaussiano??
2. ¿Qué es una función de covarianza estacionaria??
3. ¿Qué es un núcleo de covarianza??
4. ¿Qué es el proceso en el proceso gaussiano??

¿Qué es la matriz de covarianza en el proceso gaussiano??

La matriz de covarianza para un proceso gaussiano es una matriz de gramos obtenida mediante la evaluación de alguna función de núcleo K (x, x ') entre un conjunto de observaciones. Debido a que los hiperparámetros (α, L, σ0) no dependen del índice, x.

¿Qué es una función de covarianza estacionaria??

Una función de covarianza estacionaria es una función de τ = x - x . A veces, en este caso, escribiremos k como una función de un solo argumento, yo.mi. K (τ). La función de covarianza de un proceso estacionario puede representarse como la transformación de Fourier de una medida finita positiva.

¿Qué es un núcleo de covarianza??

En términos sueltos, una función de núcleo o covarianza K (x, x ') especifica la relación estadística entre dos puntos x, x' en su espacio de entrada; es decir, cuán notablemente un cambio en el valor del proceso gaussiano (GP) en X se correlaciona con un cambio en el GP en X '.

¿Qué es el proceso en el proceso gaussiano??

En teoría y estadísticas de probabilidad, un proceso gaussiano es un proceso estocástico (una colección de variables aleatorias indexadas por tiempo o espacio), de modo que cada colección finita de esas variables aleatorias tiene una distribución normal multivariada, i.mi. Cada combinación lineal finita de ellos se distribuye normalmente.