【摘 要】
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运用贝叶斯的理论框架解决现实中的一些机器学习难题,是最近几年在机器学习领域中一个热门方向。而高斯过程机器学习的方法是将贝叶斯方法用于机器学习的一种重要方法。本文
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运用贝叶斯的理论框架解决现实中的一些机器学习难题,是最近几年在机器学习领域中一个热门方向。而高斯过程机器学习的方法是将贝叶斯方法用于机器学习的一种重要方法。本文主要介绍了高斯过程,并且讨论了如何将高斯过程同机器学习的领域联系起来,以及怎样将高斯过程机器学习的方法其运用于股票数据及期货数据的预测上。本文主要从贝叶斯线性回归模型的问题出发,最终揭示如何将高斯过程机器学习的方法运用于回归分析,并将其运用于证券的预测上。对高斯过程的介绍主要通过特征向量在特征空间的投影和函数空间两个方面。我们通过介绍几种常用的协方差函数及其特性,发现高斯过程的协方差函数是学习研究高斯过程的关键。介绍了如何通过一些简单、熟悉的协方差函数来构造新的、复杂的协方差函数,以及如何使其具备各向同性、非各向同性、平稳及变周期等性质。协方差函数的性质是通过协方差函数的结构及其超参数的大小来体现。通过观察协方差函数的结构,很多类型的协方差函数我们很容易理解其超参数的含义。根据我们所研究的问题来选择一个合适的协方差函数类型,有关协方差函数的选择问题也就是模型的选择问题。最后,我们介绍了如何运用高斯过程机器学习的方法来预测证券。一种是基于时间序列的高斯过程机器学习方法,主要用于短期的预测。还有一种增强变量的高斯过程机器学习方法,该方法运用于长期预测简单且易实现。运用以上两种不同的高斯过程机器学习的方法通过Matlab强大的矩阵运算能力对数据进行回归分析,达到预测的目的,其实验结果令人满意。
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