गॉसियन प्रक्रिया
एक गॉसियन प्रक्रिया (GP) एक गैर-पैरामीट्रिक, पूर्ण संभाव्य मशीन लर्निंग मॉडल है जो सीधे फ़ंक्शन पर एक पूर्व वितरण रखता है। एकल मान की भविष्यवाणी करने के बजाय, यह प्रत्येक परीक्षण बिंदु पर एक भविष्य कहनेवाला माध्य और एक कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान लौटाता है, जिससे यह छोटे से मध्यम डेटासेट पर प्रतिगमन और बायेसियन अनुकूलन कार्यों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हो 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
- Gaussian process. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/gaussian-process
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