Processos Gaussianos
Un Process Gaussiano (GP) és un model d'aprenentatge automàtic no paramètric, totalment probabilístic, que col·loca una distribució prèvia directament sobre funcions. En lloc de predir un valor únic, retorna una mitjana predictiva i una estimació de la incertesa calibrada en cada punt de prova, cosa que el fa especialment valuós per a la regressió en conjunts de dades petits a mitjans i per a tasques d'optimització bayesiana.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Processià Gaussian BayesàAprenentatge automàtic↔ compare
- Optimització bayesianaOptimització↔ compare
- Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →