GauPro_Gauss_LOO | R Documentation |
Corr Gauss GP using inherited optim
Corr Gauss GP using inherited optim
R6Class
object.
Object of R6Class
with methods for fitting GP model.
GauPro::GauPro
-> GauPro::GauPro_Gauss
-> GauPro_Gauss_LOO
use_LOO
Should the leave-one-out correction be used?
tmod
Second GP model fit to the t-values of leave-one-out predictions
GauPro::GauPro$cool1Dplot()
GauPro::GauPro$deviance_searchnug()
GauPro::GauPro$fit()
GauPro::GauPro$grad_norm()
GauPro::GauPro$initialize_GauPr()
GauPro::GauPro$loglikelihood()
GauPro::GauPro$nugget_update()
GauPro::GauPro$optim()
GauPro::GauPro$optimRestart()
GauPro::GauPro$plot()
GauPro::GauPro$plot1D()
GauPro::GauPro$plot2D()
GauPro::GauPro$pred()
GauPro::GauPro$pred_LOO()
GauPro::GauPro$pred_mean()
GauPro::GauPro$pred_meanC()
GauPro::GauPro$pred_var()
GauPro::GauPro$predict()
GauPro::GauPro$sample()
GauPro::GauPro$update_K_and_estimates()
GauPro::GauPro$update_corrparams()
GauPro::GauPro$update_data()
GauPro::GauPro$update_nugget()
GauPro::GauPro_Gauss$corr_func()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_fngr()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_grad()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_log()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_log2()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_log2_fngr()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_log2_grad()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_log_grad()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_theta()
GauPro::GauPro_Gauss$deviance_theta_log()
GauPro::GauPro_Gauss$get_optim_functions()
GauPro::GauPro_Gauss$grad()
GauPro::GauPro_Gauss$grad_dist()
GauPro::GauPro_Gauss$hessian()
GauPro::GauPro_Gauss$initialize()
GauPro::GauPro_Gauss$param_optim_jitter()
GauPro::GauPro_Gauss$param_optim_lower()
GauPro::GauPro_Gauss$param_optim_start()
GauPro::GauPro_Gauss$param_optim_start0()
GauPro::GauPro_Gauss$param_optim_upper()
GauPro::GauPro_Gauss$update_params()
update()
Update the model, can be data and parameters
GauPro_Gauss_LOO$update( Xnew = NULL, Znew = NULL, Xall = NULL, Zall = NULL, restarts = 5, param_update = self$param.est, nug.update = self$nug.est, no_update = FALSE )
Xnew
New X matrix
Znew
New Z values
Xall
Matrix with all X values
Zall
All Z values
restarts
Number of optimization restarts
param_update
Should the parameters be updated?
nug.update
Should the nugget be updated?
no_update
Should none of the parameters/nugget be updated?
pred_one_matrix()
Predict mean and se for given matrix
GauPro_Gauss_LOO$pred_one_matrix(XX, se.fit = F, covmat = F)
XX
Points to predict at
se.fit
Should the se be returned?
covmat
Should the covariance matrix be returned?
print()
Print this object
GauPro_Gauss_LOO$print()
clone()
The objects of this class are cloneable with this method.
GauPro_Gauss_LOO$clone(deep = FALSE)
deep
Whether to make a deep clone.
n <- 12
x <- matrix(seq(0,1,length.out = n), ncol=1)
y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n,0,1e-1)
gp <- GauPro_Gauss_LOO$new(X=x, Z=y, parallel=FALSE)
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