فرایند گوسی
یک فرایند گوسی (GP) یک مدل یادگیری ماشین غیرپارامتری و کاملاً احتمالی است که توزیع پیشین مستقیماً بر روی توابع قرار میدهد. به جای پیشبینی یک مقدار واحد، میانگین پیشبینی و تخمین عدم قطعیت کالیبره شده را در هر نقطه آزمون برمیگرداند و آن را به ویژه برای رگرسیون در مجموعه دادههای کوچک تا متوسط و برای وظایف بهینهسازی بیزی ارزشمند میسازد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/gaussian-process
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- فرایند گاوسی بیزییادگیری ماشین↔ compare
- بهینهسازی بیزیبهینهسازی↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →