<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich versuche, das Gaussian Process-Modell von JMP mit anderen Softwarepaketen zu vergleichen. Die meisten anderen Pakete haben einen zufälligen Aspekt: die Anfangswerte, wie lange die Optimierungsroutine ausgeführt wird. Funktioniert JMP auf dieselbe Weise? Oder wird dieselbe Anpassung jedes Mal gegeben, wenn dieselben Daten angegeben werden? Und wenn es Zufälligkeiten gibt, wie kann ich den Zufallsstartwert ändern, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse auswirken?
Im Folgenden habe ich den Code eingefügt, mit dem ich das getestet habe. Es erstellt einen 1-D-Datensatz und passt einen GP an. Die Zufallsrücksetzfunktion wird vor dem Anpassen des Modells aufgerufen. Nach allem, was ich bisher gemacht habe (mit diesen und anderen Datensätzen), scheint es, dass jedes Mal die gleiche Übereinstimmung (Parameterschätzungen) gegeben wird. Ich würde gerne definitiv wissen, was genau mit dem GP-Funktionsaufruf passiert.
New Table( "fdt", Add Rows( 10 ), New Column( "x", Numeric, Continuous, Format( "Best", 11 ), Set Values( [0.778935623, 0.50233312, 0.947723007, 0.173231374, 0.369273156, 0.647761962, 0.286120948, 0.443809711, 0.024479728, 0.807067905] ) ), New Column( "y", Numeric, Continuous, Format( "Best", 11 ), Set Values( [13.73502137, 0.006748857, 3.933447467, 6.585368515, 14.74814471, 16.95462647, 20.04919594, 3.668553052, 7.662042986, 9.481372346] ) ));Random reset(400);Gaussian Process( Y( :y ), X( :x ), Estimate Nugget( 0 ), Set Correlation Function( "Gaussian" ));
