Procesy Gaussa to stochastyczne modele matematyczne, które definiują rozkład prawdopodobieństwa nad zbiorami funkcji, umożliwiając przewidywanie wartości dla nowych danych wraz z precyzyjnym określeniem niepewności modelu. W tej metodzie każda skończona kolekcja zmiennych losowych ma wielowymiarowy rozkład normalny, a charakterystyka procesu jest w pełni określona przez funkcję średniej oraz funkcję kowariancji, zwaną jądrem. Są one powszechnie wykorzystywane w uczeniu maszynowym do regresji i optymalizacji bayesowskiej, szczególnie tam, gdzie kluczowe jest wiarygodne szacowanie ufności prognoz.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
