Online Gaussian Process
Online Gaussian Process (OGP) extends the Bayesian nonparametric GP framework to streaming or sequentially arriving data. Instead of recomputing the full GP posterior from scratch as each observation arrives, OGP maintains a compact summary — a sparse set of inducing points — and updates it incrementally, making probabilistic regression and classification feasible in real-time and large-scale settings.
Izvorni zapis
Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.
- 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
Uređene tvrdnje
Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.
Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.
Povezane metode
Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.