如何逆转GP高斯过程潜变量，利用python重建原始变量？
如何逆转GP高斯过程潜变量，利用python重建原始变量？
提问于 2019-12-17 21:10:57
GP和用于降维.在进行了这种降维之后，如何近似地重建原始变量/特征？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-03-05 19:41:26
使用GPy，您可以使用predict函数，它返回预测均值和方差：
import numpy as np
from GPy.models import GPLVM
m = GPLVM(Y, input_dim=2)
m.optimize()
mean, var = m.predict(m.X)
print(np.linalg.norm(Y - mean, 2))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59382124
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