Robust Gaussian Process
Robust Gaussian Process (Robust GP) udvider den standard Gaussian Process-ramme ved at erstatte den Gaussiske støj-likelihood med en fordeling med tunge haler – typisk Student-t – således at outliers i træningsdataene udøver mindre indflydelse på den lærte funktion. Den bevarer den fulde probabilistiske, usikkerhedskvantificerende karakter af en standard GP, samtidig med at den bliver langt mindre følsom over for korrupte eller anomale observationer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Jylanki, P., Vanhatalo, J., & Vehtari, A. (2011). Robust Gaussian Process Regression with a Student-t Likelihood. Journal of Machine Learning Research, 12, 3227–3257. link ↗
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/da/machine-learning/robust-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.
- Bayesiansk Gaussisk ProcesMaskinlæring↔ compare
- Gaussisk procesMaskinlæring↔ compare
- Robust lineær regressionMaskinlæring↔ compare
- Robust Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Robust Support Vector-maskineMaskinlæring↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →