Funzionalità aggiuntive sul processo gaussianoCosa ha ispirato questa richiesta di lista dei desideri?
Di recente ho avuto un incontro con NIPPON SHOKUBAI CO LTD. Il cliente richiede due funzionalità sul processo gaussiano (struttura di correlazione = gaussiano).
La prima richiesta è la funzione per impostare un parametro theta comune. L'attuale JMP consente solo diversi parametri theta per ciascun predittore. Il cliente ha affermato che diversi modelli theta tendono ad essere sovradimensionati.
La seconda richiesta è funzionalità per creare modelli con valori di parametro specificati dall'utente.Hanno detto che sarebbero stati felici di specificare i propri parametri e confrontare i modelli.
Descrivi la funzionalità o la soluzione nuova o migliorata che vorresti vedere.
Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano (struttura di correlazione = gaussiano).
- Funzionalità per impostare un parametro theta comune.
- Funzionalità per creare modelli con valori di parametro specificati dall'utente.
Quale sarebbe il valore per te e/o per gli altri utenti se venisse fornita questa nuova funzione?
Gli utenti possono prendere in considerazione vari modelli di processo gaussiano.
È una richiesta di un cliente esterno?
SÌ.NIPPON SHOKUBAI CO LTD ha richiesto questa funzione.
Esiste un pacchetto software competitivo che ha questa caratteristica o soluzione di cui dovremmo essere a conoscenza?
Pitone.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor.html#sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor
Ciò avrà un impatto su un rinnovo, un'espansione o un'adozione da parte di un cliente e questo mette a rischio un account se non affrontiamo questo problema?
C'è il potenziale per l'espansione.
Modellazione statistica avanzataOggetto: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano - Stato modificato in: RiconosciutoOggetto: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano - Stato modificato in: InvestigazioneCIAO @Takumi_Saru , grazie per questi suggerimenti e per aver fornito i dettagli alla base della richiesta. Stiamo ricercando una possibile inclusione in una versione futura.
Ri: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussianoCIAO @Takumi_Saru , il cliente dispone di dati che possano aiutarci a testare e dimostrare l'utilità di forzare lo stesso valore del parametro?
Anche fissare i valori dei parametri per l'esplorazione è una buona idea. Nel frattempo potrebbero modificare la formula e cambiare i valori da confrontare. Tuttavia è un po' noioso farlo in questo modo, quindi ha senso provare a renderlo più semplice.
Ri: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano@mia_stephens -san, @RyanParker -san, grazie per la risposta.
Ho contattato il cliente e ho ricevuto la seguente risposta.
--
Non possiamo fornire dati campione specifici.
Poiché è difficile immaginare un caso in cui il grado di non linearità differisce notevolmente per ciascuna variabile esplicativa, un θ comune viene spesso utilizzato quando si ha a che fare con prescrizioni sperimentali.
Se ottimizziamo θ per ciascuna variabile esplicativa in una situazione in cui il θ comune è appropriato, non ci sono problemi se si adatta al θ comune.
Tuttavia, nella nostra esperienza, accade spesso che ogni θ diventi un valore molto piccolo (troppo non lineare) a causa del forte adattamento ai dati.
Siamo spiacenti di non poter fornire dati campione specifici, ma possiamo creare dati sui giocattoli per te.
Se desideri dati sui giocattoli, potresti comunicarci la scadenza?
--
Ri: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano@Takumi_Saru un set di dati giocattolo sarebbe molto utile e nessuna scadenza!
Ri: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano@RyanParker -san, chiederò al cliente di creare i dati del giocattolo.
Ti contatterò al ricevimento dei dati del giocattolo.
Re: Funzionalità aggiuntive sul processo gaussiano - Stato modificato in: Riconosciuto
