Processo Gaussiano Regolarizzato
Un Processo Gaussiano (GP) Regolarizzato è un modello probabilistico basato su kernel che pone un prior sulle funzioni e controlla esplicitamente l'overfitting attraverso un parametro di regolarizzazione del rumore — la varianza del rumore di osservazione — che impedisce al modello di memorizzare le etichette di addestramento. Produce stime di incertezza calibrate insieme alle predizioni, rendendolo particolarmente adatto a dataset piccoli o costosi dove conoscere la confidenza del modello è importante quanto la predizione stessa.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/regularized-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.
- Processo Gaussiano BayesianoApprendimento automatico↔ compare
- Processo GaussianoApprendimento automatico↔ compare
- Regressione Lineare RegolarizzataApprendimento automatico↔ compare
- Support Vector Machine RegolarizzatoApprendimento automatico↔ compare
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →