Processo Gaussiano d'Insieme
Il Processo Gaussiano d'Insieme (Ensemble Gaussian Process) addestra molteplici esperti GP indipendenti su sottoinsiemi di dati o regioni sovrapposte, quindi combina le loro predizioni posteriori — medie e varianze — in una singola previsione probabilistica. Questo approccio mantiene le stime di incertezza calibrate dei GP standard superando al contempo il loro collo di bottiglia di costo cubico O(n³), rendendo la regressione probabilistica pratica su dataset con migliaia o milioni di osservazioni.
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Fonti
- Tresp, V. (2000). A Bayesian Committee Machine. Neural Computation, 12(11), 2719–2741. DOI: 10.1162/089976600300014908 ↗
- Deisenroth, M. P., & Ng, J. W. (2015). Distributed Gaussian Processes. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 37, 1481–1490. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Gaussian Processes (Committee / Distributed GP). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-gaussian-process
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