Home IT技术 如何使用Python反转GP-LVM高斯过程潜在变量并重构原始变量？ 如何使用Python反转GP-LVM高斯过程潜在变量并重构原始变量？ IT技术 xiaolong · 2025年5月26日 · 0 Comment GP-LVM可以用于降维。在执行这种降维之后，如何近似重构原始变量/特征？ 回答： 使用GPy，你可以使用predict函数，该函数返回预测均值和方差： 相关文章： 选择最可能选项的决策树？ 在 scikit-learn 中，fit()、fit_transform() 和 transform() 有什么区别？ [duplicate] PCA降维用于分类 1D数据序列中是否存在多个聚类？ pyspark.ml pipelines: 基本预处理任务是否需要自定义转换器？ 如何在GridSearchCV中对数据进行标准化？ 如何将数据库中的员工职称匹配以简化名称 如何在特定类别样本为0的情况下对不平衡数据集进行分类？ 为什么我在参数调优时的平均测试分数（交叉验证）低于保留测试集上的分数（RandomForestClassifier）？ 减少深度学习模型的输入维度 data-science dimensionality-reduction machine-learning
