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Rapport Année : 2023

Flexible Regression Models with Gaussian Process Prior

Anis Fradi
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1245528
C. Samir
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Résumé

In this paper, we introduce a set of novel data-driven regression models with low complexities. We address the challenges of infeering and learning from a substantial number of observations (N >> 1) with Gaussian process prior. We propose a flexible construction of well adapted covariances originally derived from specific differential operators.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04281541 , version 1 (13-11-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04281541 , version 1

Citer

Anis Fradi, Tran Tien Tam, C. Samir. Flexible Regression Models with Gaussian Process Prior. University of Clermont Auvergne. 2023. ⟨hal-04281541⟩
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