多任务高斯过程模型 Matlab工具箱 包括多个


高斯过程(GP)模型是非参数贝叶斯回归的一种灵活方法。然而,在大数据中使用GP模型的大多数现有工作都是为单变量输出时间序列定义的,称为单任务GPs (single-task GPs, STGP)。在此,利用GPs同时对多个相关单变量生理时间序列进行建模。由此产生的多任务GP (MTGP)框架可以学习多个信号之间的相关性,即使它们可能以不同的频率采样,并具有针对不同间隔的训练集。MTGPs可有效地学习了生理时间序列之间的相关性,从而提高了建模精度。 多任务高斯过程模型 Matlab工具箱 (包括多个例子)
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代码片段和文件信息
function [varargout] = MTGP(hyp inf mean cov lik x y xs ys)
% Gaussian Process inference and prediction. The gp function provides a
% flexible framework for Bayesian inference and prediction with Gaussian
% processes for scalar targets i.e. both regression and binary
% classification. The prior is Gaussian process defined through specification
% of its mean and covariance function. The likelihood function is also
% specified. Both the prior and the likelihood may have hyperparameters
% associated with them.
%
% Two modes are possible: training or prediction: if no test cases are
% supplied then the negative log marginal likelihood and its partial
% derivatives w.r.t. the hyperparameters is computed; this mode is used to fit
% the hyperparameters. If test cases are given then the test set predictive
% probabilities are returned. Usage:
%
%   training: [nlZ dnlZ          ] = gp(hyp inf mean cov lik x y);
% prediction: [ymu ys2 fmu fs2   ] = gp(hyp inf mean cov lik x y xs);
%         or: [ymu ys2 fmu fs2 lp] = gp(hyp inf mean cov lik x y xs ys);
%
% where:
%
%   hyp      column vector of hyperparameters
%   inf      function specifying the inference method 
%   cov      prior covariance function (see below)
%   mean     prior mean function
%   lik      likelihood function
%   x        n by D matrix of training inputs
%   y        column vector of length n of training targets
%   xs       ns by D matrix of test inputs
%   ys       column vector of length nn of test targets
%
%   nlZ      returned value of the negative log marginal likelihood
%   dnlZ     column vector of partial derivatives of the negative
%               log marginal likelihood w.r.t. each hyperparameter
%   ymu      column vector (of length ns) of predictive output means
%   ys2      column vector (of length ns) of predictive output variances
%   fmu      column vector (of length ns) of predictive latent means
%   fs2      column vector (of length ns) of predictive latent variances
%   lp       column vector (of length ns) of log predictive probabilities
%
%   post     struct representation of the (approximate) posterior
%            3rd output in training mode or 6th output in prediction mode
%            can be reused in prediction mode gp(.. cov lik x post xs..)

% See also covFunctions.m infMethods.m likFunctions.m meanFunctions.m.
%
% Copyright (c) by Carl Edward Rasmussen and Hannes Nickisch 2013-01-21
if nargin<7 || nargin>9
  disp(‘Usage: [nlZ dnlZ          ] = gp(hyp inf mean cov lik x y);‘)
  disp(‘   or: [ymu ys2 fmu fs2   ] = gp(hyp inf mean cov lik x y xs);‘)
  disp(‘   or: [ymu ys2 fmu fs2 lp] = gp(hyp inf mean cov lik x y xs ys);‘)
  return
end

if isempty(mean) mean = {@meanZero}; end                     % set default mean
if ischar(mean) || isa(mean ‘function_handle‘) mean = {mean}; end  % make cell
if isempty(cov) error(‘Covariance function cannot be empty‘); end  % no default
if ischar(cov)  ||

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2014-03-28 05:01  MTGP v1.4cov
     文件         258  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covcorr_2d.m
     文件         142  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covcorr_nd.m
     文件        2796  2014-03-09 11:13  MTGP v1.4covMTGP_covCC_chol_nD.m
     文件        3568  2014-03-09 11:15  MTGP v1.4covMTGP_covCC_chol_nD_mask.m
     文件        2329  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covMaterniso.m
     文件        2250  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covMaternisoU.m
     文件        3274  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covMaternisoU_shift.m
     文件        3954  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covMaternisoU_shift_mask.m
     文件        1963  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covNoise.m
     文件        1860  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covPeriodiciso.m
     文件        1816  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covPeriodicisoU.m
     文件        1783  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covPeriodicisoUU.m
     文件        2857  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covPeriodicisoUU_shift.m
     文件        3538  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covPeriodicisoUU_shift_mask.m
     文件        2415  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covProd.m
     文件        4150  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covQPMisoUU_shift.m
     文件        4784  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covQPMisoUU_shift_mask.m
     文件        3571  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covQPSisoUU_shift.m
     文件        4249  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covQPSisoUU_shift_mask.m
     文件        2149  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covRQiso.m
     文件        1984  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covRQisoU.m
     文件        4302  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEconU.m
     文件        1882  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEiso.m
     文件        1765  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEisoU.m
     文件        2870  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEisoU_shift.m
     文件        3554  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEisoU_shift_mask.m
     文件        3388  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSEisoU_shift_nD.m
     文件        2162  2014-02-12 17:16  MTGP v1.4covMTGP_covSum.m
     目录           0  2014-03-28 04:59  MTGP v1.4example
     目录           0  2014-03-28 05:02  MTGP v1.4exampleconvolution
............此处省略48个文件信息

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