গাউসিয়ান প্রসেস
একটি গাউসিয়ান প্রসেস (GP) হল একটি নন-প্যারামেট্রিক, সম্পূর্ণ সম্ভাব্যতাভিত্তিক মেশিন লার্নিং মডেল যা সরাসরি ফাংশনের উপর একটি প্রায়োর ডিস্ট্রিবিউশন স্থাপন করে। একটি একক মান ভবিষ্যদ্বাণী করার পরিবর্তে, এটি প্রতিটি টেস্ট পয়েন্টে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক গড় (predictive mean) এবং একটি ক্যালিব্রেটেড অনিশ্চয়তা অনুমান (calibrated uncertainty estimate) প্রদান করে, যা এটিকে ছোট থেকে মাঝারি ডেটাসেটের উপর রিগ্রেশন এবং বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশান কাজের জন্য বিশেষভাবে মূল্যবান করে তোলে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
উৎস
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Gaussian process. Wikipedia. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/gaussian-process
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesian Gaussian Processযন্ত্র শিখন↔ compare
- বেয়েশিয়ান অপ্টিমাইজেশানঅনুকূলকরণ↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →