Полностью независимое условное приближение (FIC) [1] - это способ систематической аппроксимации истинной функции ядра GPR таким образом, чтобы избежать прогностической дисперсионной проблемы аппроксимации SR при сохранении действительного гауссова процесса. Можно указать метод FIC для оценки параметров с помощью 'FitMethod','fic' аргумент пары имя-значение в вызове fitrgp. Для прогнозирования с использованием FIC можно использовать 'PredictMethod','fic' аргумент пары имя-значение в вызове fitrgp.
Приближением FIC к ) для активного набора } дают :
i≠j.
То есть аппроксимация FIC равна аппроксимации SR, если . Для j программное обеспечение использует точное значение ядра, а не аппроксимацию. Определите n-на-n диагональную , A) следующим образом:
i=j, 0if i≠j.
Аппроксимация FIC до X '
) + Ω (X 'θ, A).
Заменение ) A) в крайней функции вероятности регистрации производит свое приближение FIC:
− 12log 'K ^ FIC (X, X' start, A) + σ2In |.
Как и в точном методе, программное обеспечение оценивает параметры, предварительно вычисляя start2), оптимальную оценку β, заданную startи start2. Затем он оценивает start, start2 с помощью β-профилированного маргинального логарифмического правдоподобия. Оценка FIC до β для данного
В) −1y ︸ **,
'θ),Λ (θ,σ2, A) = Ω (X 'θ, A) + σ2In.
При использовании start2, A) предельное логарифмическое вероятность β-профилирования для аппроксимации FIC составляет:
, X 'θ, A) + σ2IN |,
где
|−log'K (XA, XA 'θ) |.
Аппроксимация FIC к распределению с помощью , ,
где и - аппроксимации ФИК, заданные в прогнозе с использованием точного метода ГПР. Как и в случае с SR, и получают заменой всех вхождений истинного ядра его аппроксимацией ФИК. Конечными формами и являются следующие:
(y−Hβ),
XA, xnewT 'θ),
где
'θ, A) + σ2In.
[1] Кандела, J. Q. «Объединяющий взгляд на разреженную приблизительную гауссову регрессию процесса». Журнал исследований машинного обучения. Том 6, стр. 1939 - 1959, 2005.