Книги з теми "Gaussian process regression model"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-21 книг для дослідження на тему "Gaussian process regression model".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Neal, Radford M. Monte Carlo implementation of Gaussian process models for Bayesian regression and classification. Toronto: University of Toronto, 1997.
Знайти повний текст джерелаTaeryon, Choi, ed. Gaussian process regression analysis for functional data. Boca Raton, FL: CRC Press, 2011.
Знайти повний текст джерелаBera, Anil K. Specification test for a linear regression model with arch process. Champaign: University of Illinois at Urbana-Champaign, 1993.
Знайти повний текст джерелаApplied parameter estimation for chemical engineers. New York: Marcel Dekker, 2001.
Знайти повний текст джерелаLee, Herbert K. H., Matthew Taddy, Robert Gramacy, and Genetha Gray. Designing and analysing a circuit device experiment using treed Gaussian processes. Edited by Anthony O'Hagan and Mike West. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198703174.013.28.
Повний текст джерелаShi, Jian Qing, and Taeryon Choi. Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаShi, Jian Qing, and Taeryon Choi. Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаShi, Jian Qing, and Taeryon Choi. Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаLiu, Peter Junteng. Using Gaussian process regression to denoise images and remove artefacts from microarray data. 2007.
Знайти повний текст джерелаVidales, A. MACHINE LEARNING with MATLAB: GAUSSIAN PROCESS REGRESSION, ANALYSIS of VARIANCE and BAYESIAN OPTIMIZATION. Independently Published, 2019.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2019.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаEnglezos, Peter, and Nicolas Kalogerakis. Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаLow Choy, Samantha, Justine Murray, Allan James, and Kerrie Mengersen. Combining monitoring data and computer model output in assessing environmental exposure. Edited by Anthony O'Hagan and Mike West. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198703174.013.18.
Повний текст джерелаBarth, Winfried. Pulp Production by Acetosolv Process. Technische Universität Dresden, 2021. http://dx.doi.org/10.25368/2022.415.
Повний текст джерелаMajumdar, Satya N. Random growth models. Edited by Gernot Akemann, Jinho Baik, and Philippe Di Francesco. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198744191.013.38.
Повний текст джерелаSobczyk, Eugeniusz Jacek. Uciążliwość eksploatacji złóż węgla kamiennego wynikająca z warunków geologicznych i górniczych. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, 2022. http://dx.doi.org/10.33223/onermin/0222.
Повний текст джерелаKulak, Dariusz. Wieloaspektowa metoda oceny stanu gleb leśnych po przeprowadzeniu procesów pozyskania drewna. Publishing House of the University of Agriculture in Krakow, 2017. http://dx.doi.org/10.15576/978-83-66602-28-1.
Повний текст джерела