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Motonobu Kanagawa
Motonobu Kanagawa
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高斯过程与RKHS的联系在新专著中得到探讨
本专著探讨了高斯过程（GPs）与再生核希尔伯特空间（RKHS）之间的联系与等价性，这两种方法都是机器学习和统计学中重要的基于核的方法。它建立了基于高斯希尔伯特空间与RKHS等价性的统一视角，连接了概率方法和非概率方法中的并行发展。该工作涵盖了回归、插值和数值积分等基本主题，旨在促进两个研究社区之间的合作。
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用于卫星温室气体反演的机器学习模型显示出时序精度漂移
研究人员调查了用于模拟卫星温室气体反演的机器学习模型在时间上的稳定性。他们使用来自温室气体观测卫星（GOSAT）的数据进行研究，发现当模型在训练期之外的数据上进行测试时，预测精度会随时间推移而下降。将时间作为特征显著提高了甲烷的预测精度，一个简单的Lasso模型表现优于更复杂的神经网络，并显示出更强的稳定性。