高斯过程在对称群上的索引：预测与学习
摘要：非交换有限置换群上的Kriging方法：对于定义在空间X上的实函数的有监督学习框架，所谓的Kriging方法建立在X上定义的实高斯场之上。欧几里得情况已为人熟知且广泛研究。本文探讨了较少经典的情况，即X为非交换有限置换群。在这种设置下，我们提出并研究了一种协方差算子的谐波分析方法，可以考虑高斯过程模型和预测问题。我们的理论受到了统计排序问题的启发。
作者：Franc{c}ois Bachoc (GdR MASCOT-NUM), Baptiste Broto (LADIS), Fabrice Gamboa (IMT), Jean-Michel Loubes (IMT)
论文ID：1803.06118
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2020-02-14