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?? glmevfwd.m

?? 高斯過程是一種非參數化的學習方法
?? M
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function [y, extra, invhess] = glmevfwd(net, x, t, x_test, invhess)%GLMEVFWD Forward propagation with evidence for GLM%%	Description%	Y = GLMEVFWD(NET, X, T, X_TEST) takes a network data structure  NET%	together with the input X and target T training data and input test%	data X_TEST. It returns the normal forward propagation through the%	network Y together with a matrix EXTRA which consists of error bars%	(variance) for a regression problem or moderated outputs for a%	classification problem.%%	The optional argument (and return value)  INVHESS is the inverse of%	the network Hessian computed on the training data inputs and targets.%	Passing it in avoids recomputing it, which can be a significant%	saving for large training sets.%%	See also%	FEVBAYES%%	Copyright (c) Ian T Nabney (1996-2001)[y, a] = glmfwd(net, x_test);if nargin == 4  [extra, invhess] = fevbayes(net, y, a, x, t, x_test);else  [extra, invhess] = fevbayes(net, y, a, x, t, x_test, invhess);end

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