Machine learningMachine learning
תהליך גאוסי מקוון
תהליך גאוסי מקוון (OGP) מרחיב את מסגרת התהליך הגאוסי הלא-פרמטרי הבייסיאני לנתונים זורמים או נתונים המגיעים באופן סדרתי. במקום לחשב מחדש את הפוסטריור המלא של התהליך הגאוסי מאפס עם כל תצפית חדשה, OGP שומר על סיכום תמציתי — קבוצה דלילה של נקודות משרה — ומעדכן אותו באופן מצטבר, מה שהופך רגרסיה וסיווג הסתברותיים לאפשריים בזמן אמת ובהיקפים גדולים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Csató, L. & Opper, M. (2002). Sparse on-line Gaussian processes. Neural Computation, 14(3), 641–668. DOI: 10.1162/089976602317250933 ↗
- Engel, Y., Mannor, S. & Meir, R. (2004). The kernel recursive least-squares algorithm. IEEE Transactions on Signal Processing, 52(8), 2275–2285. DOI: 10.1109/TSP.2004.830985 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Online Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/online-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.
- רגרסיה לינארית בייסיאניתבייסיאני↔ compare
- ירידה סטוכסטית של גרדיאנט (SGD)למידת מכונה↔ compare
- היסק וריאציוניבייסיאני↔ compare