Guassian Process Models : 가우스 대 입방 상관 함수안녕하세요,
고객은 Guassian Process Models에서 서로 다른 두 가지 상관 함수의 장단점을 묻고있었습니다. 도움말 문서는 3 차 함수가 3 차 스플라인의 일반화이며 특정 거리에서 상관이 0이 될 수있는 반면 구 아시안은 항상 0이 아니라고 말합니다.
이것의 실제적인 의미에 대한 생각이 있습니까? 가우시안 대 큐빅을 언제 사용 하시겠습니까?
간단한 예를 살펴 보았고 점 사이의 분산이 입방의 경우 더 컸습니다. 우리는 그것을 기대해야 하는가?
감사,
필
