Proceso Gaussiano Bayesiano
Un Proceso Gaussiano (GP) sitúa una distribución de probabilidad directamente sobre funciones, utilizando un kernel para codificar la similitud entre entradas. Tras observar datos, la regla de Bayes convierte este prior en un posterior que produce no solo predicciones puntuales sino también estimaciones de incertidumbre calibradas en cada nueva entrada, lo que lo convierte en uno de los modelos probabilísticos más rigurosos en aprendizaje automático.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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- Regresión lineal bayesianaBayesiano↔ compare
- Optimización BayesianaOptimización↔ compare
- Proceso gaussianoAprendizaje automático↔ compare
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