बायेसियन गॉसियन प्रक्रिया
एक बायेसियन गॉसियन प्रक्रिया (जीपी) कर्नेल का उपयोग करके इनपुट के बीच समानता को एन्कोड करके सीधे कार्यों पर संभाव्यता वितरण रखती है। डेटा का अवलोकन करने के बाद, बेयस नियम इस पूर्व को एक पश्च में परिवर्तित करता है जो न केवल बिंदु भविष्यवाणियां बल्कि हर नए इनपुट पर कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान भी प्रदान करता है — जिससे यह मशीन लर्निंग में सबसे सैद्धांतिक संभाव्य मॉडलों में से एक बन जाता है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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- बायेसियन रैखिक प्रतिगमन (Bayesian Linear Regression)बायेसियन↔ compare
- बेयसियन ऑप्टिमाइजेशनअनुकूलन↔ compare
- गॉसियन प्रक्रियामशीन अधिगम↔ compare