Разобраться с добавлением новых данных в модель

[aerubanov]

Мы строим GP модель на некотором наборе данных, и потом нужно использовать полученный posterior как prior на новом наборе данных, чтобы не переобучать модель целиком. В pymc3 это вроде бы нельзя реализовать. Возможно стоит посмотреть в сторону GPy, или придумать другие варианты для этого.

[aerubanov]

Это нужно, например, для использования при кросс-валидации #109 и далее если использовать модель в проде.

[aerubanov]

Есть статья по этой теме https://papers.nips.cc/paper/2017/file/f31b20466ae89669f9741e047487eb37-Paper.pdf и код к ней https://github.com/thangbui/streaming_sparse_gp, возможно это может стать решением проблемы.