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베이즈 가우시안 과정
베이즈 가우시안 과정(GP)은 커널을 사용하여 입력 간의 유사성을 인코딩함으로써 함수 자체에 확률 분포를 직접 적용합니다. 데이터를 관찰한 후, 베이즈 정리는 이 사전 분포를 사후 분포로 변환하여, 단순히 점 예측뿐만 아니라 모든 새로운 입력에서의 보정된 불확실성 추정치를 제공합니다. 이는 머신러닝에서 가장 원칙적인 확률 모델 중 하나입니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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