Bayesian Gaussian Process
Ein Bayesian Gaussian Process (GP) platziert eine Wahrscheinlichkeitsverteilung direkt über Funktionen, wobei ein Kernel die Ähnlichkeit zwischen Eingaben kodiert. Nach Beobachtung von Daten wandelt die Bayes'sche Regel diesen Prior in einen Posterior um, der nicht nur Punktvorhersagen, sondern auch kalibrierte Unsicherheitsschätzungen für jeden neuen Eingabewert liefert – was ihn zu einem der prinzipientreuesten probabilistischen Modelle im maschinellen Lernen macht.
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Quellen
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 6). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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