Regulierte Gauß-Prozesse
Ein regulierter Gauß-Prozess (GP) ist ein probabilistisches, kernel-basiertes Modell, das ein Prior über Funktionen legt und Überanpassung explizit durch einen Regularisierungsparameter für Rauschen kontrolliert – die Varianz des Beobachtungsrauschens –, welche verhindert, dass das Modell Trainingslabels auswendig lernt. Es liefert kalibrierte Unsicherheitsschätzungen neben Vorhersagen, was es einzigartig geeignet für kleine oder teure Datensätze macht, bei denen das Wissen, wie sicher sich das Modell ist, genauso wichtig ist wie die Vorhersage selbst.
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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
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/regularized-gaussian-process
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- Bayesian Gaussian ProcessMaschinelles Lernen↔ compare
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- Regularisierte Lineare RegressionMaschinelles Lernen↔ compare
- Regularisierte Support Vector MachineMaschinelles Lernen↔ compare
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