Gaussian Process
A Gaussian Process (GP) is a non-parametric, fully probabilistic machine learning model that places a prior distribution directly over functions. Rather than predicting a single value, it returns a predictive mean and a calibrated uncertainty estimate at every test point, making it especially valuable for regression on small to medium datasets and for Bayesian optimization tasks.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. · ISBN 978-0-262-18253-9
- Gaussian process. Wikipedia. · URL
Kuratiert Claims
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Verwandte Methoden
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