Processus Gaussien Bayésien
Un Processus Gaussien (PG) Bayésien place une distribution de probabilité directement sur les fonctions, en utilisant un noyau pour encoder la similarité entre les entrées. Après observation des données, la règle de Bayes convertit ce prior en un posterior qui fournit non seulement des prédictions ponctuelles mais aussi des estimations d'incertitude calibrées à chaque nouvelle entrée — ce qui en fait l'un des modèles probabilistes les plus principiels en apprentissage automatique.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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- Régression linéaire bayésienneBayésien↔ compare
- Optimisation bayésienneOptimisation↔ compare
- Processus GaussienApprentissage automatique↔ compare
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