Online Gaussian Process
Online Gaussian Process (OGP) extends the Bayesian nonparametric GP framework to streaming or sequentially arriving data. Instead of recomputing the full GP posterior from scratch as each observation arrives, OGP maintains a compact summary — a sparse set of inducing points — and updates it incrementally, making probabilistic regression and classification feasible in real-time and large-scale settings.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.