大数据集适配多变量高斯随机场的广义稀疏精度矩阵选择
摘要：基于稀疏精度矩阵选择（SPS）算法，我们提出了一种估计多变量、二阶平稳高斯随机场（GRF）模型的新方法，该算法是基于Davanloo等人（2015）提出的用于估计标量GRF模型的方法。我们建立了估计的响应之间协方差矩阵和基础空间相关函数的理论收敛速率。使用模拟和真实数据集进行的数值测试验证了我们的理论结果。数据分割用于处理大数据集。
作者：Sam Davanloo Tajbakhsh, Necdet Serhat Aybat, Enrique del Castillo
论文ID：1605.03267
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2021-01-12