根据Binois,M.,Gramacy,R.,Ludkovski,M.的模型,使用异方差噪声进行高斯过程回归(2016)<doi:10.48550/arXiv.1611.05902>,实施细节见Binois,M.&Gramacy,R.B.(2021)<doi:10.18637/jss.v098.i13>. 输入相关噪声被建模为另一个高斯过程。鼓励重复观测,因为它们可以节省计算量。提供了基于综合均方预测误差和前瞻启发式的序列设计程序,并在添加新观测值时提供了显著的快速更新功能。
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