دانلود کتاب Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data – تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی

توضیحات

Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data presents nonparametric statistical methods for functional regression analysis, specifically the methods based on a Gaussian process prior in a functional space. The authors focus on problems involving functional response variables and mixed covariates of functional and scalar variables.

Covering the basics of Gaussian process regression, the first several chapters discuss functional data analysis, theoretical aspects based on the asymptotic properties of Gaussian process regression models, and new methodological developments for high dimensional data and variable selection. The remainder of the text explores advanced topics of functional regression analysis, including novel nonparametric statistical methods for curve prediction, curve clustering, functional ANOVA, and functional regression analysis of batch data, repeated curves, and non-Gaussian data.

Many flexible models based on Gaussian processes provide efficient ways of model learning, interpreting model structure, and carrying out inference, particularly when dealing with large dimensional functional data. This book shows how to use these Gaussian process regression models in the analysis of functional data. Some MATLAB and C codes are available on the first authors website.ترجمه ماشینی :

تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده‌های عملکردی روش‌های آماری ناپارامتری را برای تحلیل رگرسیون عملکردی، به‌ویژه روش‌های مبتنی بر فرآیند گاوسی قبل از یک فضای عملکردی، ارائه می‌کند. نویسندگان بر مشکلات مربوط به متغیرهای پاسخ عملکردی و متغیرهای کمکی مختلط متغیرهای عملکردی و مقیاسی تمرکز می‌کنند.

با پوشش مبانی رگرسیون فرآیند گاوسی، چندین فصل اول تجزیه و تحلیل داده‌های عملکردی، نظری را مورد بحث قرار می‌دهد. جنبه‌های مبتنی بر ویژگی‌های مجانبی مدل‌های رگرسیون فرآیند گاوسی، و پیشرفت‌های روش‌شناختی جدید برای داده‌های ابعادی بالا و انتخاب متغیر. بقیه متن به بررسی موضوعات پیشرفته تحلیل رگرسیون تابعی، از جمله روش‌های آماری ناپارامتریک جدید برای پیش‌بینی منحنی، خوشه‌بندی منحنی، ANOVA عملکردی، و تحلیل رگرسیون عملکردی داده‌های دسته‌ای، منحنی‌های مکرر و داده‌های غیرگاوسی می‌پردازد.

بسیاری از مدل‌های انعطاف‌پذیر مبتنی بر فرآیندهای گاوسی راه‌های کارآمدی را برای یادگیری مدل، تفسیر ساختار مدل، و انجام استنتاج ارائه می‌کنند، به‌ویژه زمانی که با داده‌های عملکردی ابعاد بزرگ سروکار داریم. این کتاب نحوه استفاده از این مدل‌های رگرسیون فرآیند گاوسی را در تجزیه و تحلیل داده‌های عملکردی نشان می‌دهد. برخی از کدهای MATLAB و C در وب سایت نویسندگان اول موجود است.

tag : دانلود کتاب تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی , Download تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی , دانلود تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی , Download Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data Book , تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی دانلود , buy تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی , خرید کتاب تجزیه و تحلیل رگرسیون فرآیند گاوسی برای داده های عملکردی , دانلود کتاب Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data , کتاب Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data , دانلود Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data , خرید Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data , خرید کتاب Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data ,