Processo Gaussiano Bayesiano
Un Processo Gaussiano (GP) Bayesiano pone una distribuzione di probabilità direttamente sulle funzioni, utilizzando un kernel per codificare la somiglianza tra gli input. Dopo aver osservato i dati, la regola di Bayes converte questa "prior" in una "posterior" che produce non solo previsioni puntuali, ma anche stime di incertezza calibrate per ogni nuovo input — rendendolo uno dei modelli probabilistici più rigorosi nell'apprendimento automatico.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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- Regressione Lineare BayesianaBayesiano↔ compare
- Ottimizzazione BayesianaOttimizzazione↔ compare
- Processo GaussianoApprendimento automatico↔ compare
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