标签： machine-learning linear-regression gaussian
我正在寻找使用2D高斯基函数建立线性回归。我的输入训练变量涵盖了二维空间。在应用机器学习（贝叶斯线性回归）之前，我需要选择高斯参数 - 均值和方差，并决定使用多少基函数。
我目前正在将一个（预先分配的基础高斯数）的均值间隔在网格上，并且只假设常数方差。这显然不是最好的方法。 关于如何计算这些变量的任何想法？