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ऑनलाइन गाऊसी प्रक्रिया

ऑनलाइन गाऊसी प्रक्रिया (OGP) बायेसियन नॉनपैरामीट्रिक GP फ्रेमवर्क को स्ट्रीमिंग या क्रमिक रूप से आने वाले डेटा तक विस्तारित करती है। प्रत्येक अवलोकन के आने पर खरोंच से पूर्ण GP पश्च को पुनर्गणना करने के बजाय, OGP एक संक्षिप्त सारांश — प्रेरक बिंदुओं का एक विरल सेट — बनाए रखता है और इसे वृद्धिशील रूप से अपडेट करता है, जिससे वास्तविक समय और बड़े पैमाने की सेटिंग्स में संभाव्य प्रतिगमन और वर्गीकरण संभव हो जाता है।

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स्रोत

  1. Csató, L. & Opper, M. (2002). Sparse on-line Gaussian processes. Neural Computation, 14(3), 641–668. DOI: 10.1162/089976602317250933
  2. 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

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ScholarGateOnline Gaussian Process (Online Gaussian Process Regression and Classification). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-gaussian-process · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026