Processus Gaussien Régularisé
Un Processus Gaussien (PG) Régularisé est un modèle probabiliste basé sur des noyaux qui place une loi a priori sur les fonctions et contrôle explicitement le surapprentissage grâce à un paramètre de régularisation du bruit — la variance du bruit d'observation — qui empêche le modèle de mémoriser les étiquettes d'entraînement. Il produit des estimations d'incertitude calibrées aux côtés des prédictions, ce qui le rend particulièrement adapté aux ensembles de données petits ou coûteux où savoir à quel point le modèle est confiant est aussi important que la prédiction elle-même.
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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
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/regularized-gaussian-process
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