Der Gaußsche Prozessalgorithmus ist ein probabilistisches Modell im maschinellen Lernen, das die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Menge von Zufallsvariablen beschreibt, wobei jede endliche Teilmenge einer multivariaten Gaußschen Verteilung folgt.
Aufgrund seiner Fähigkeit, probabilistische Vorhersagen zu liefern und Modellunsicherheiten zu quantifizieren, wird es häufig bei nichtparametrischen Bayes'schen Inferenzen verwendet, insbesondere bei Regression, Zeitreihenvorhersage und Systemidentifikation.
6 Antworten
Federico
Thu Dec 26 2024
Gaußsche Prozesse (GP) stellen einen nichtparametrischen Ansatz beim überwachten Lernen dar.
Raffaele
Thu Dec 26 2024
Sie werden zur Bewältigung von Regressionsaufgaben und probabilistischen Klassifizierungsherausforderungen eingesetzt.
CryptoElite
Thu Dec 26 2024
Die Kernstärke der Gaußschen Prozesse liegt in ihrer Fähigkeit, Beobachtungen zu interpolieren.
Tommaso
Wed Dec 25 2024
Diese Interpolation stellt sicher, dass die von GP-Modellen getroffenen Vorhersagen reibungslos mit den gegebenen Datenpunkten übereinstimmen.
MountFujiMystic
Wed Dec 25 2024
Für reguläre Kernel ist diese Interpolation besonders effektiv.