Gauß-Prozess
Ein Gauß-Prozess (GP) ist ein nicht-parametrisches, vollständig probabilistisches Machine-Learning-Modell, das eine A-priori-Verteilung direkt über Funktionen legt. Anstatt einen einzelnen Wert vorherzusagen, liefert er einen prädiktiven Mittelwert und eine kalibrierte Unsicherheitsschätzung an jedem Testpunkt, was ihn besonders wertvoll für Regressionen auf kleinen bis mittleren Datensätzen und für Bayes'sche Optimierungsaufgaben 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
- Gaussian process. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/gaussian-process
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