Processo Gaussiano Online
Gaussian Process Online (OGP) estende il framework bayesiano non parametrico GP ai dati in streaming o in arrivo sequenzialmente. Invece di ricalcolare l'intera posterior GP da zero ad ogni osservazione in arrivo, OGP mantiene un riassunto compatto — un insieme sparso di punti induttori — e lo aggiorna incrementalmente, rendendo la regressione e la classificazione probabilistica fattibili in contesti in tempo reale e su larga scala.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-gaussian-process
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- Regressione Lineare BayesianaBayesiano↔ compare
- Discesa del Gradiente Stocastico (SGD)Apprendimento automatico↔ compare
- Inferenza VariazionaleBayesiano↔ compare
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