Proceso Gaussiano Regularizado
Un Proceso Gaussiano (GP) Regularizado es un modelo probabilístico basado en kernels que impone una distribución previa sobre funciones y controla explícitamente el sobreajuste mediante un parámetro de regularización de ruido —la varianza del ruido de observación— que evita que el modelo memorice las etiquetas de entrenamiento. Produce estimaciones de incertidumbre calibradas junto con las predicciones, lo que lo hace especialmente adecuado para conjuntos de datos pequeños o costosos donde saber cuán confiado está el modelo es tan importante como la predicción misma.
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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
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/regularized-gaussian-process
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