Online Gaussov proces
Online Gaussov proces (OGP) proširuje Bejzovsku neparametrijsku GP paradigmu na podatke koji pristižu sekvencijalno ili u obliku struje. Umjesto ponovnog izračuna pune GP posteriorne raspodjele od početka sa svakom novom opservacijom, OGP održava sažeti prikaz — rijedak skup inducirajućih točaka — i inkrementalno ga ažurira, čineći probabilističku regresiju i klasifikaciju izvedivima u stvarnom vremenu i u velikim razmjerima.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Online Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Bayesovska linearna regresijaBayesovska statistika↔ compare
- Stochastic Gradient Descent (SGD)Strojno učenje↔ compare
- Varijacijska inferencijaBayesovska statistika↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →