English(EN) Generalized Splines and Gaussian Processes

新框架连接广义样条与高斯过程

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-31 04:00

本文介绍了一个广义框架，用于理解最小均方误差估计量与线性逆问题中的正则化最小二乘拟合之间的关系。该研究将这种等价性扩展到无限维设置，其中广义样条充当回归量，核空间上的广义高斯过程充当高斯向量的对应物。该形式主义利用白化/正则化算子来定义希尔伯特空间，这对于表征这些关系至关重要，它包含了现有方法并揭示了新的联系，例如分数样条与分数布朗运动之间的联系。 AI

影响扩展了与机器学习模型相关的估计技术的理论理解。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Michael Unser · 2026-08-31 04:00

广义样条与高斯过程

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