Introduction to kriging

Rodolphe Le Riche 1
1 DEMO
LIMOS - Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'optimisation des Systèmes, DEMO-ENSMSE - Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation
Abstract : This is a two hours class on conditional Gaussian processes, i.e., kriging. We attempt to strike a compromise between a good theoretical foundation on Gaussian processes and practical issues (e.g., how to sample a Gaussian process). Note also that the case of Gaussian Processes with trends is discussed. Finally, we try to link kriging to Bayesian regression and Support Vector Machines. Illustrations are based on the R package DiceKriging.
Type de document :
Cours
Doctoral. France. 2014
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Contributeur : Le Riche Rodolphe <>
Soumis le : vendredi 7 novembre 2014 - 14:45:06
Dernière modification le : mardi 23 octobre 2018 - 14:36:11
Document(s) archivé(s) le : dimanche 8 février 2015 - 10:41:26

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  • HAL Id : cel-01081304, version 1

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Rodolphe Le Riche. Introduction to kriging. Doctoral. France. 2014. 〈cel-01081304〉

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