我正在寻找使用二维高斯基函数建立线性回归。我的输入训练变量覆盖了一个二维空间。在应用机器学习（贝叶斯线性回归）之前，我需要为高斯选择参数 - 均值和方差，并决定使用多少个基函数。
我目前在网格上均匀地间隔（预先分配的基高斯数量的）平均值，并假设方差恒定。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？
我正在寻找使用二维高斯基函数建立线性回归。我的输入训练变量覆盖了一个二维空间。在应用机器学习（贝叶斯线性回归）之前，我需要为高斯选择参数 - 均值和方差，并决定使用多少个基函数。
我目前在网格上均匀地间隔（预先分配的基高斯数量的）平均值，并假设方差恒定。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？